星光级摄像机的发展与应用

□ 文/王纪超

星光级摄像机是如何崛起的？在CNN卷积神经网络算法席卷安防领域的深度智能时代，星光级摄像机又有怎样的表现与限制？未来星光级摄像机的发展又改何去何从？本篇文章将给你答案。

星光级摄像机的崛起

2014年，安讯士“觅光者”技术的提出，星光级摄像机的概念首次被提出。随后，随着索尼背照式传感器的发布，1080P星光级摄像机逐渐被人熟知并进入安防领域。“星光级”指的是摄像机在星光环境下无任何辅助光源，可以显示清晰彩色图像的技术。监控录像作为事故发生后重要的追溯手段，对图像的要求与星光级摄像机的特点不谋而合。并且，相比于红外补光，星光级摄像机可以还原彩色图像，还不会使车牌过曝；相比于白光补光，星光级摄像机无需另配补光灯，成本更低。随后，各个厂家相继推出自己的星光级摄像机，“0.001Lux”、“0.0005Lux”这些数字的背后，代表着竞争的激烈和星光级摄像机正式崛起。

深度智能时代下的星光级

深度智能时代的来临，视频监控的模式从“看”向“抓”转变，抓取监控画面内的各种特征作为事故发生后的回溯线索。人脸作为识别一个人的明显特征，自然而然的成为主要抓拍对象。当下，一提到人脸抓拍摄像机，“深度智能”、“抓拍率”、“并发检测数量”等等关键词就会在脑海里浮现，“星光级”这个词好像慢慢淡出了视线，离我们越来越远。

然而，事实真的如此吗？

要回答这个问题，我们得先从人脸这一特征作为被抓拍的对象，有哪些缺点说起。首先，人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大；其次是人脸受光照条件的影响比较大，光照条件的好坏直接影响人脸的成像效果。

▲图1：光照条件影响人脸成像效果

如图所示，以上两种情况下，人脸亮度都比较暗，摄像机难以抓拍到，即使抓拍到了，也不能用于识别和比对。看来，良好的图像质量在深度智能时代还是必不可少的。为了提升人脸亮度，目前市面上常见的补光方案有两种——白光和红外。但白光灯的补光区域是扇形的，会造成画面中间亮，两边暗的现象；同时白光灯也不具有隐蔽性。红外补光方案也存在缺失彩色信息的弊端。

▲图2：白光灯补光存在亮区和暗区

因此，在这两种补光方式都不理想的情况下，“星光级”再次进入人们的视线。有一类厂家选择了一个摄像机内置两个传感器的双Sensor架构，一路Sensor感知色彩信息，另一路Sensor感知亮度细节，最终合成一路图像，色彩信息和亮度细节互不干扰，达到成像效果相比于一个传感器大幅提升的效果。

▲图3：双Sensor合成图像原理

这种技术虽然解决了补光灯带来的问题，但技术本身却存在缺陷。第一，由于是两幅图像进行合成，合成后的图像会偏色；第二，在完全无光的环境下，图像效果差，图像质量无法保证；第三，成本高，没有办法在雪亮、智慧社区、出入口等场景大面积覆盖。看来，无论有补光还是无补光的方式，都无法完美解决图像问题。

星光级摄像机的发展趋势

看了上述内容，我们不禁要问：星光级摄像机到底何去何从？其实我们可以发现，深度智能时代下的星光级机摄像机需要解决的问题只有一个——如何在低照环境下抓拍到人脸。宇视工程师给出的答案是“Extra-ISP”和“U-FACE”技术。

“Extra-ISP”技术是在新一代芯片的ISP的基础上，增加了时域降噪算法和多为度锐度提升算法，大大降低了低照环境下运动图像的拖影，让人脸等运动物体的细节可以充分展现出来。时域降噪是对多帧图像进行分析运算来进行降噪。运动估计的设置是为了防止剧烈移动的主体出现运动残留的现象。

▲图4：Extra-ISP处理运动人脸前后对比

“U-FACE”技术是以全新一代深度智能核心芯片为支撑，加持全新人脸曝光和人脸小图增强双重算法，专门针对低照环境下的人脸进行优化，提升人脸的亮度、通透性和均衡性，最后输出优质的人脸小图。

▲图5：U-FACE处理过暗人脸前后对比

有了这两种算法的加持，宇视摄像机便可以针对低照环境下的人脸进行优化，发挥星光级摄像机的最大价值。

随着需求的不断增加和多样化，未来星光级摄像机的发展肯定也是多种多样的。有些厂家会去追求更复杂的视频融合技术，比如三Sensor架构，有些厂家会选择新的ISP技术，还有些厂家可能会开发出新的补光方式去替代白光灯和红外灯。总之，无论摄像机怎么发展，都是服务于公共安全的，都是为了为了更好的保护好我们的财产安全以及出现胶葛或有分歧事情时供给一个杰出的视频举证复原现场，为大家创造一个安全的环境。