Ich verwende eine Foscam FI8910W IP-Kamera, um eine statische Szene bei konstanten Lichtverhältnissen anzuzeigen. Wenn ich einen Frame Grab zurückziehe, ist er ungefähr 35 KB groß. Ich kann das immer und immer wieder machen und es ist immer ungefähr 35 KB groß, schwankt aber etwas aufgrund verschiedener Geräusche, die der elektronischen Bilderfassung eigen sind. Diese zufällige Schwankung liegt nur in der Größenordnung von höchstens 1 KB.
Ungefähr alle 2500 Frames liegt die Bildgröße eines Frames plötzlich in der Größenordnung von 70 KB. Es gibt kein allmähliches Aufwärtskriechen, wenn Sie beim Aufwärmen der Kamera an thermisches Rauschen denken. 1 Frame hat eine Größe von 70 KB (ish) und kehrt dann zu den 35 KB großen Frames zurück.
Dies ist schon einmal mit einem anderen Lauf passiert, bei dem eine andere Szene betrachtet wurde. Die übliche Dateigröße betrug damals 39 KB, und von 10.000 Frames lagen 4 in der Größenordnung von 77 KB. Das Bildgrößen-Histogramm sah folgendermaßen aus:
Bevor du fragst, habe ich es geschafft, einen dieser Frames zu speichern, und es sieht genauso aus, als ob alle anderen die erwarteten Rauschschwankungen ausschließen. Sie haben mit rund 23.000 ungefähr die gleiche Anzahl einzigartiger Farben. Es ist also keine Motte, die zufällig für genau 1 Bild auf dem Objektiv landet und dann davonfliegt. Der Vollständigkeit halber habe ich noch eine Reihe von Bildern gemacht und dies ist ein typisches Beispielbild (die Reflexion ist der IR-Strahler):
Dies ist das Anomaliebild :
Sie können sehen, dass es keinen Unterschied gibt. Entschuldigen Sie das Nilpferd. Ich bin mit dem JPEG-Algorithmus ziemlich vertraut und kann nur einen Codierungsfehler bei der Implementierung von Foscam erkennen. Aber könnte es in einigen JPEG-Transformationsfunktionen (wie der diskreten Cosinustransformation oder der Quantisierung) etwas von Natur aus Chaotisches geben? Statistisch gesehen würde man eine normale Verteilung der Dateigröße erwarten und dies ist, was ich um 39 KB sehe. Dann gibt es bei 77 KB mehrere Ausreißer. Es wirkt also nicht stochastisch.
Der Grund dafür liegt in CS und nicht in der Hardware. Ich frage, ob dies ein Programmiercode-Phänomen im Zusammenhang mit dem JPEG-Codierungsalgorithmus sein könnte. Scheint unwahrscheinlich, aber die Anomalien sind zufällig und selten und es gibt keine menschliche Interaktion mit dem Gerät. Ist die JPEG-Codierung stabil?
Der Grund, warum Sie mit diesem Phänomen möglicherweise nicht vertraut sind, ist, dass die Dateigrößen nicht wirklich untersucht werden, da die Bilder gleich aussehen. Die Dateigröße ist für mich von entscheidender Bedeutung, daher habe ich es bemerkt. Wie kann das ungefähr alle 2500 Frames passieren?
Ergänzend: -
Das Posten dieser Bilder wird nicht funktionieren, da die imgur-Software die hochgeladenen Dateien erneut abtastet. Während ich also 37K- und 73K-Dateien gepostet habe, hat imgur beide auf 35K neu abgetastet. Dies scheint ein Stack Exchange-Problem zu sein, das für eine Site, die sich mit Bildverarbeitung, Datenkomprimierung und -analyse befasst, ironisch erscheint.
Dies ist meine Bearbeitung der Bilder. Es ist der normalisierte Unterschied zwischen einem normalen Bild und der Anomalie. Das Bild ist wie erwartet mit JPEG-Rauschen in den Hochfrequenzbereichen. Dies ist ein RGB-Bild, obwohl es einfarbig aussieht. Es gibt 8000 eindeutige Farben im Farbwürfel (die das Rauschen darstellen).
Zusatz 2: -
Auf Wunsch können 4 normale Frames und 2 abnormale Frames von Sample-Frames heruntergeladen werden . Es ist eine andere Szene, aber das anormale Verhalten trat immer noch auf, was beweist, dass es konsistent ist.
Antworten:
Ich vermute, dass sich der Autofokus oder die Blende kurzzeitig so ändern, dass das resultierende Bild mehr hochfrequente Elemente enthält.
Wenn sich der Fokus beispielsweise von einem glatten Objekt auf ein strukturiertes Objekt (wie das glatte Nilpferd auf die Stoffhülle) verlagert, so dass die Detailtextur des letzteren Oberflächen aufweist, nimmt JPEG tendenziell eine größere Größe an.
Wie jemand anderes bereits sagte: Es scheint eine gute Idee zu sein, die EXIF-Daten des Bildes auf Änderungen der Kernparameter wie Blende und Fokusentfernung zu überprüfen. Bei einem derart auffälligen Unterschied in der Bildgröße ist es nach Ansicht der Kamera sehr wahrscheinlich, dass sich einige grundlegende Parameter unterscheiden.
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Bei CMOS-Sensoren tritt häufig ein Phänomen auf, das als "PURPLE FRINGING" oder mögliche "Sensor Bloom" -Probleme bezeichnet wird. Dies werde ich in Kürze näher erläutern.
Ich muss dies jedoch vorwegnehmen, indem ich Ihnen sage, dass es tatsächlich eine Debatte darüber gibt, ob PF die Ursache für Sensor Bloom ist oder umgekehrt, aber das Endergebnis: Beide können das Ergebnis von Anomalien im Objektiv oder im Kamerasensor selbst sein - oder beides. Diese Effekte können das Ergebnis eines kulmativen Effekts sein, der eine Überlastung verursacht, wenn Sie im Sensor wiederum eine Spitze im eingefangenen Licht verursachen. DIE DATEI VERGRÖSSERN.
Ich glaube, dass die Überlastung im magentafarbenen (oder violetten) Bereich auftritt, und dieses Phänomen ist ziemlich selten.
Stellen Sie sich den Sensor wie eine riesige Eiswürfelschale vor ..... gitterartig angeordnet. Wenn sich ein Fach aufgrund der Anomalie mit Wasser (leicht) ÜBERFÜLLT, kann es in die angrenzenden Fächer usw. überlaufen und eine Charge Eiswürfel mit etwas größerem Volumen für diese Charge verursachen. (Erklärt möglicherweise größere Dateien ... UND Farbdaten)
Nun, dies ist eine gute Vermutung und ich habe einen Link gefunden, den Sie möglicherweise mit weiteren Informationen zu den oben genannten Themen hilfreich finden - AUCH einige zusätzliche technische Informationen, die Ihnen helfen können, das Problem einzugrenzen, wenn meine Einschätzung falsch ist.
Schauen Sie sich diesen Link an http://toothwalker.org/optics/chromatic.html
Denken Sie daran, RGB ist ein subtraktiver Farbraum. Farbe über Licht (vs Pigmente) werden durch Entfernen von Licht in bestimmten Wellenlängen manipuliert. Einige Farbwellenlängen sind länger als andere.
Auf der Seite finden Sie eine großartige Optik-Lektion, die auch helfen kann, die Anomalie zu erklären.
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