비닝, 서브샘플링 또는 스케일러는 FOV(field of view)를 변경하지 않고 프레임 레이트를 높입니다.

때로는 더 적은 것이 더 많은 것입니다

여러분의 FOV가 바뀌지 않으면서 프레임 레이트는 증가되어야 하나요? 더 짧은 노출이 필요하신가요? 동일한 FOV에서 낮은 해상도가 여러분에게 도움이 되나요?

이미지 해상도를 낮추면서 여전히 같은 FOV를 유지하기 위하여, 센서 모델에 따라 서로 다른 방법들이 있습니다: 서브 샘플링, 비닝 또는 스케일러. 그러나 그들은 어떻게 다를까요?

배경

서브샘플링

서브샘플링은 이미지 데이터를 판독할 때 다수의 센서 픽셀들을 건너 뜁니다. 이는 전송할 데이터의 양을 줄이고 더 높은 카메라 프레임 레이트를 가능하게 합니다. 캡처된 이미지의 해상도는 더 낮지만 풀 해상도 이미지에 비해 FOV는 동일합니다.

대부분의 컬러 센서에서 수행되는, 컬러 서브샘플링은 색상을 유지하면서 픽셀을 건너 뜁니다. 일부 흑백 센서의 경우, 카메라가 컬러 서브샘플링도 수행하여 약간의 아티팩트가 발생합니다.

흑백 센서 및 일부 컬러 센서는 Bayer 패턴을 무시하고, 컬러 정보가 손실됩니다 (모노 서브샘플링).

서브 샘플링은 카메라의 픽셀 전처리에서도 수행될 수 있습니다. 이 프로세스는 이미지당 데이터 볼륨을 줄이지만, 프레임 레이트를 높이지는 않습니다.

비닝

비닝은 단일 값을 얻기 위해 다수의 센서 픽셀들을 평균하거나 합하는 기능입니다.

  • 픽셀 값을 합하면, 이미지 밝기가 증가합니다.
  • 픽셀 값이 평균하면, 이미지 노이즈가 감소합니다.

이는 또한, 전송할 데이터 양을 줄이고 카메라 프레임 레이트를 높일 수 있습니다. 캡처된 이미지의 해상도는 더 낮지만 풀 해상도 이미지에 비해 FOV는 동일합니다.

대부분의 컬러 센서에서 수행되는, 컬러 비닝은 같은 색상의 픽셀들만 결합합니다. 일부 흑백 센서의 경우, 카메라가 컬러 비닝도 수행하여 약간의 아티팩트가 발생합니다.

대부분의 흑백 센서와 일부 컬러 센서는 이웃하는 Bayer 패턴 픽셀을 결합합니다; 이 경우 색상 정보가 손실됩니다 (모노 비닝).

uEye Cockpit에서 이미지 해상도 설정하기

"uEye > 속성"을 통해 uEye Cockpit에서 카메라 속성을 여세요. 열린 카메라 모델에 따라, "크기" 탭에서 서브샘플링, 비닝 또는 스케일러를 설정할 수 있습니다.

팁: 이미지 프로필

FOV 또는 이미지 세부 사항의 크기를 변경할 수 있으면, 이미지 프로필을 대안으로 사용할 수 있습니다.

"크기" 탭에서, 프로필을 통해 미리 정의된 해상도를 설정할 수 있습니다. 프로필 및 센서 모델에 따라, 카메라 드라이버는 AOI, 비닝, 서브샘플링 또는 스케일러를 통해 요청된 크기를 자동으로 설정하여 최상의 이미지 품질을 얻습니다.

어플리케이션 분야들

세 가지 방법 모두 FOV는 변경되지 않지만, 이미지 해상도는 감소할 수 있다는 공통점이 있습니다.

서브샘플링의 장점은 이미지 밝기나 콘트라스트를 변경하지 않고 프레임 레이트를 높일 수 있다는 것입니다. 스케일러는 서브샘플링과 동일하지만 더 미세한 중간 단계를 허용합니다. 그러나, 스케일러는 특정 센서에서만 지원됩니다.

비닝의 장점은 이미지 밝기를 높일 수 있다는 것입니다. 이는 예를 들어, 감광성 샘플 또는 반사 표면에 플래시를 사용할 수 없는 어플리케이션에서 유리합니다. 또한 움직이는 오브젝트의 경우에 중요한 짧은 노출 시간을 사용할 수 있습니다.

요약

 

서브샘플링

비닝

스케일러

FOV

변화없음

변화없음

변화없음

이미지 해상도

감소됨

감소됨

감소됨

프레임 레이트

증가할 수 있음

증가할 수 있음

증가할 수 있음

이미지 콘트라스트

변화없음

증가할 수 있음

변화없음

이미지 밝기

변화없음

밝아질 수 있음

변화없음

이미지 노이즈

변화없음

좋아질 수 있음

변화없음

이점

  • 데이터 감소
  • 수직 또는 수평 방향으로 독립적으로 설정될 수 있음
  • 데이터 감소
  • 수직 또는 수평 방향으로 독립적으로 설정될 수 있음
  • 특정 상황에서 더 짧은 노출 시간이 가능합니다
  • 이미지 품질 측면에서 비닝이 서브샘플링보다 우수합니다
  • 데이터 감소
  • 이미지를 거의 지속적으로 감소합니다

단점

  • 픽셀 세부사항이 손실됨
  • 고정된 스텝 폭
  • 고정된 스텝 폭
  • 일부 센서 모델에만 사용 가능