Статьи

Статьи / Банально о видеонаблюдении, ничего нового

Банально о видеонаблюдении, ничего нового

Подвигло нас к созданию этого «труда» многолетнее общение с установщиками и пользователями систем видеонаблюдения. Казалось бы, есть банальные вещи, но, иногда, возникает некоторая путаница в понимании определенных моментов. Так что, предлагаем читателям ознакомиться с мнением «технарей» по часто задаваемым вопросам. Пройдемся вместе еще раз по этим некоторым банальным вещам и сделаем попытку разобраться с ними окончательно.

Часть 1. Немного о видеокамерах

Глава 1. Разрешающая способность и «Келл-фактор»

Начнем с разрешающей способности камер и обратимся к истории. Когда зарождалось

телевидение, возникла потребность в оценке разрешающей способности, то есть, способности телевидения передавать мелкие детали изображения. С разрешающей способностью по вертикали все было просто, стандартом определено количество строк. Мы будем рассматривать более близкий к нам стандарт CCIR (для ч/б камер) или PAL (то же самое, но с добавлением цвета). Внутри строки, по вертикали, изменение изображения невозможно, поэтому разрешающую способность по вертикали привязали к количеству строк и назвали телевизионными линиям (твл). Рисовались испытательные таблицы, в которых по вертикали (для экрана монитора) было разное количество полосок. Увы, таблицы для измерения разрешения по вертикали найти не удалось, но поясняющий суть пример таблицы для измерения разрешения по горизонтали приведен на рис.1.

Рис. 1. Пример испытательной таблицы

Понятно, что идеальный случай будет тогда, когда каждая строка «смотрит» точно на полоску испытательной таблицы конкретного цвета, черного или белого (они, конечно, чередуются). Если же полоски испытательной таблицы попадают между строк или на строки частично, то это не идеальный случай и измерение не будет точным. Именно этой проблемой и озаботился тот самый Реймонд Келл, по имени которого стали называть фактор, учитывающий неточность попадания полосок таблицы на строки. Для того времени и того оборудования, Келл-фактор был определен как 0,64, давайте считать, что статья Википедии http://en.wikipedia.org/wiki/Kell_factor достаточно корректна. Часто его принимали равным 0,7. Позднее, для цифровых преобразований (на пиксельных матрицах), этот фактор начали считать достигающим 0,9 и более, хотя больше 1 он не должен быть, даже теоретически.

В общем, учитывая сказанное ранее, разрешающая способность по вертикали, если считать по количеству эффективных пикселей матриц по вертикали (582 для большинства производителей), не должна быть лучше 582 * 0,9 = 524 твл.

С разрешающей способностью по горизонтали получается несколько сложнее. Пока сенсоры были аналоговыми, на трубках, ни о каких пикселях не было и речи, но разрешение надо было определить. «Господа ученые» «мудро» нарисовали круг в центре экрана и решили, что в этом круге разрешение по вертикали и горизонтали должно мериться одинаково, то есть ширина полосок берется одинаковой для вертикали и горизонтали и количество их привязывается к размеру экрана по вертикали.


Рис. 2. Еще пример испытательной таблицы, только с кругом и клиньями

В результате, количество тех самых полосок или твл по горизонтали экрана на испытательной таблице пришлось нарисовать больше, чем по вертикали. Поскольку экран использовался формата 4:3, то количество полосок по горизонтали на испытательной таблице стало равно 4/3 количества полосок по вертикали, хотя разрешающая способность, все равно, считается по количеству полосок, уместившихся по вертикали. Получается, если матрица высокого разрешения (не EFFIO) имеет 752 пикселя по горизонтали, то максимальная разрешающая способность по горизонтали могла бы составить 752 * 3/4 =564 твл.

Но есть еще Келл-фактор и приведенная цифра рассчитана при условии, что он равен 1 (идеальное совпадение полосок и пикселей), правильнее было бы умножить эту цифру еще, хотя бы, на 0,9.

Итак, предлагаем принять к сведению следующие цифры:

Максимально возможная разрешающая способность матриц, с учетом Келл-фактора 0,9

Разрешение

матрицы

Кол-во

пикселей

Эффективных пикселей по

горизонтали

Разрешение по

горизонтали

Стандартное

270 К

500

337

Высокое

440 К

752

507

EFFIO

0,5 М

976

659


Примечание: Цифры количества пикселей и количества эффективных пикселей взяты из материалов производителя камер KT&C.

Если учесть наличие в современных камерах цифровой обработки сигнала, использующей алгоритмы повышения четкости изображения (повышается контраст слабоконтрастных участков и проще различать полоски на клиньях испытательных таблиц), то Келл-фактор для такого случая действительно может приближаться к единице. Тогда значения теоретического предела разрешающей способности по горизонтали получаются выше:

Разрешение

матрицы

Кол-во

пикселей

Эффективных пикселей по

горизонтали

Разрешение по

горизонтали

Стандартное

270 К

500

375

Высокое

440 К

752

564

EFFIO

0,5 М

976

732

Теперь, когда вы ознакомились с результатами этих нехитрых вычислений, можете задуматься, почему многие производители уверены, что их камеры стандартного разрешения обеспечивают 420 твл и как камеры высокого разрешения, пусть даже с корректорами четкости, удалось довести до уровня 650 твл? Пока только для матриц SONY EFFIO не преодолен теоретически достижимый барьер. Заявленной для них разрешающей способности более 720 твл мы пока не встречали.

Примечание: Для высокой разрешающей способности необходимо обеспечивать хорошие характеристики тракта передачи сигнала. Если в тракте будут существенные затухания высоких частот, результирующая разрешающая способность будет понижена. Соответственно, чем выше мы хотим получить разрешающую способность для всей системы, чем более качественные камеры надо использовать, тем более высокие требования надо предъявлять к качеству коаксиальных кабелей и тщательнее следить за их длиной и пр.

Глава 2. Нужен ли вообще параметр разрешения в твл в современных системах?

Король умер, да здравствует король?

Есть предложение перестать пользоваться твл и перейти на указание количества пикселей?

Параметр разрешающей способности активно использовался для видеокамер и аналоговых телевизионных мониторов. Сейчас редкая система видеонаблюдения обходится без цифрового видеорегистратора, использующего для записываемой информации алгоритмы сжатия с потерями. Применима ли разрешающая способность в телевизионных линиях для оценки таких потерь или для оценки качества записанного видео?

Когда-то, давным-давно, для сжатия активно применялся алгоритм JPEG. Каждый кадр сжимался отдельно, хотя запись получалась в виде файла, формат сжатия было принято называть MJPEG (Motion JPEG). Основная проблема сжатия стала заметна уже тогда. Нигде и ни кем не было определено, какой уровень сжатия соответствует тому или иному уровню потерь в качестве изображения. Более того, производители DVR даже сами потери численно оценивать не захотели, не определили само понятие – потери, что это значит.

Вот, в те самые времена, захотелось нам посмотреть, как же надо сжать изображение, чтобы разрешающая способность при воспроизведении сжатой записи заметно ухудшилась. К счастью, работать с файлами JPEG могут многие графические редакторы, и провести эксперимент было не сложно. Правда, редактор пришлось выбрать попроще, профессиональные программы не позволяли установить желаемый уровень сжатия,

слишком сильно потребовалось сжимать файлы.

Результат получился достаточно интересным.












Рис. 3. Исходное изображение, без сжатия, объем 750 кБ.

Исходное изображение взято из векторного файла и преобразовано в растровый формат

730 х 576 точек. К сожалению, тогда удалось найти таблицу только EIA, но, для понимания результата, это было не критично.

Как можно видеть, для 730 пикселей по горизонтали разрешающая способность может быть оценена на уровне 550 твл, что примерно соответствует расчетам из главы 1.














Рис. 4. Изображение сжато до 100 кБ

Сжатие файла изображения до 100 кБ практически не влияет на качество изображения, разрешающая способность оценивается на том же уровне.













Рис. 5. Изображение сжато до 23 кБ

Сжатие до 23 кБ приводит к появлению на изображении заметных артефактов, но разрешающая способность все еще оценивается выше 500 твл.















Рис. 6. Изображение сжато до 18 кБ

При сжатии изображения до 18 кБ, разрешающая способность еще больше снижается, ее можно оценить как 500 твл, артефакты уже очень заметны.

Какой можно сделать вывод? Наше мнение – разрешающая способность в твл здесь не показательна. Название таблицы на последнем рисунке невозможно прочитать, трудно сказать, было ли это буквами и цифрами и связано это с тем, что сжатие высококонтрастных участков изображения и участков изображения с пониженным контрастом дает разные результаты. Ведь, при сжатии с потерями, теряется информация, относящаяся к слабоконтрастным переходам. Давайте возьмем конкретный пример – нужно определять номера автомобилей, понравится ли конечному пользователю то, что при просмотре записи невозможно прочитать номер автомобиля, хотя заявленная разрешающая способность системы может быть указана более 500 твл?

Хорошо, MJPEG сейчас уже не так часто применяют, модным стало использовать потоковые кодеки, наиболее популярен кодек Н.264. Тут ситуация еще хуже, потери качества изображения заметны, в основном, на движущихся объектах. Статичная картинка выглядит почти безупречно, ведь опорный кадр представляет собой нечто близкое к слабо сжатому JPEG файлу. Даже для самых простых и дешевых видеорегистраторов можно получить разрешающую способность (при воспроизведении записи) более 500 твл.














Рис. 7. Пример фото экрана при воспроизведении записи на видеорегистраторе.

Закономерен вопрос – как оценить качество видео после сжатия. К сожалению, мы не знаем. До сих пор, почти все установщики и пользователи вынуждены оценивать качество сжатого видео «на глаз», наука им помочь пока не хочет или не может. К примеру, Владо Домьяновски справедливо предлагает сравнивать соотношение сигнал/шум до и после сжатия, но измерительных приборов, способных к таким измерениям, доступных установщикам и другим желающим, обнаружить, на данный момент, не удалось. Не понятна даже сама процедура измерения, особенно для популярных ныне IP видеокамер. Хотя в Интернете можно найти отдельные программные продукты, которые должны уметь оценивать качество сжатого изображения, но их «реальная результативность» еще не подтверждена большинством ведущих специалистов по этой теме. Будем надеяться, что в течение ближайшего времени приемлемые методики оценки качества сжатого изображения все же появятся.

Глава 3. Подход к проектированию «с обратной стороны»

Большинство проектировщиков совершенно справедливо начинают построение систем видеонаблюдения с выбора камер. Вроде все правильно. Но давайте попробуем обосновать выбор камер, «сплясав» с другой стороны.

Если мы собираемся спроектировать систему видеонаблюдения высокого качества, например, на мегапиксельных IP камерах или на камерах HD SDI, целесообразно выводить изображение на хороший монитор. Хорошим и приемлемым по цене можно считать монитор с входом HDMI, поддерживающий разрешение 1080р. Те, кто работали с такими мониторами, понимают, что лучше всего они показывают, если сигнал на вход монитора подается в том же разрешении – 1920 х 1080 пикселей. Если же сигнал подается в другом разрешении, то, для отображения его на всем экране, изображение приходится форматировать. В этом случае, процессор монитора занимается интерполяцией изображения, рассчитывая яркость для промежуточных пикселей. Надеемся, все понимают, что повышения качества изображения от этого не будет. Любой, кто экспериментировал с изменением формата вывода изображения на телевизоре HD, скажет, что лучшее качество получается тогда, когда пиксели отображаются «один к одному». Отсюда вывод: камеры, видеорегистратор (если он есть) тоже должны поддерживать формат видео HD: соотношение сторон 16:9, размер кадра 1920 х 1080 пикселей. Прогрессивность или чересстрочность развертки влияет только на отображение движущихся объектов, а не на качество статичной картинки.

Может и неожиданно, но, подойдя к проектированию «с обратной стороны», можно сделать вывод, что лучшее качество изображения на мониторе получается при использовании отнюдь не «супер» мегапиксельных IP камер, а камер с поддержкой формата HD (2 Мп). Конечно, если не учитывать возможности цифрового увеличения «супер» мегапиксельных камер, но об этом скажем в следующих абзацах.

На самом деле, есть серьезные подозрения, что будущее за форматом HD, это касается и направления IP, и, безусловно, HD-SDI (тут, вообще, по-другому быть не может). Внедрение этого формата в бытовой технике потребовало массового производства матриц для камер такого формата, разработок и внедрения эффективных кодеков для этого формата и прочих «сопутствующих аксессуаров». Это значит, что наиболее дешевым оборудованием будет оборудование, «заточенное» на HD.

Кроме того, человеческий глаз не может эффективно различать огромное количество пикселей на экране, если взять монитор с разрешением 5 Мп с камерой 5 Мп, то придется использовать цифровое увеличение, чтобы рассмотреть детали, без этого разрешение 5 Мп будет избыточным для человеческих глаз.

Глава 4. Цифровое шумоподавление «не давит» шум?

На сегодняшний день, в основном, используют два алгоритма цифрового подавления шумов: 2D и 3D.

Алгоритм цифрового подавления шумов 2D работает по одному изображению (кадру или полю). Программа «просматривает» пиксели, определяя, насколько они отличаются от соседних. По результатам такого анализа производится коррекция пикселей (определяется и корректируется разница между ними), что приводит к снижению видимого на изображении шума. Алгоритмы коррекции могут быть разными, но принцип их действия примерно одинаков. Теперь поразмыслим, программа не может знать достоверно, где шум, а где сигнал, она воздействует на обе составляющие. Значит, реальный шум может быть несколько уменьшен, но и сигналу «достанется», внесенные в него изменения тоже придется считать добавленным шумом. В результате, реальное отношение сигнал/шум не улучшится, наоборот, оно ухудшится, хотя изображение будет выглядеть лучше и объем сжатого видеорегистратором изображения будет меньше, за счет того, что «структура» полного сигнала (сигнала с шумом) получится «регулярнее». Вот такой парадокс.

Алгоритм цифрового подавления шумов 3D использует для анализа последовательность изображений (кадров или полей), поэтому он реально может немного улучшить отношение сигнал/шум. Как отмечалось в статье «Двуличные функции видеокамер», усреднение шума по времени приводит к увеличению его уровня в квадратный корень из количества суммирований, а размах сигнала увеличивается пропорционально количеству суммирований. Конечно, цифровое подавление шумов отличается от простого накопления полей, но физические принципы обработки сигнала в течение заданного интервала времени близки.

Если вы видите в характеристиках видеокамеры параметр отношения сигнал/шум 50 дБ и более, тут не обошлось без цифрового подавления шумов 3D, правда такие цифры могут оказаться и лукавством производителя, но это выходит за рамки настоящего материала.

Глава 5. Еще раз о расширенном динамическом диапазоне.

Наконец-то терминология WDR начала «устаканиваться» и стало возможно с большой долей вероятности определить по названию, какой же из методов расширения динамического диапазона используется в видеокамерах. Просто для информации, в этой главе никаких выводов предлагаться не будет.

Чаще всего (не обязательно) используются следующие сокращенные названия:

WDR – «правильный» расширенный динамический диапазон, используется специализированная матрица с двойным сканированием. Вместо одного снимка делается два, один – с короткой выдержкой, для проработки светлых участков, второй – с длинной выдержкой, для проработки темных участков. Потом эти снимки складываются и мы получаем конечное изображение с хорошей проработкой, как темных, так и светлых участков.

LWDR – получение расширенного динамического диапазона на стандартных матрицах, за счет уменьшения частоты кадров. Поскольку, матрицы с двойным сканированием дорогие, а стандартные матрицы не умеют делать два снимка за время одного, производители камер придумали использовать стандартные матрицы, но один снимок делается с длинной выдержкой, другой – с короткой. Потом эти снимки складываются, как и в предыдущем случае. Правда, скорость кадров падает вдвое, что, впрочем, вполне приемлемо для большинства систем, где используются видеорегистраторы с установленной замедленной скоростью записи.

DWDR – «искусственное» расширение динамического диапазона. На самом деле, динамический диапазон не расширяется, процессором производится корректировка изображения, как в графическом редакторе, для лучшей проработки деталей в темных и светлых участках изображения. Ничего кардинально нового в этом методе нет, достаточно давно описывались видеокамеры, в которых осуществлялась автоматическая подстройка контраста по уровню черного – нечто сходное с современной технологией DWDR.

SWDR – «правильный» расширенный динамический диапазон, на матрицах с двойным сканированием, но еще и с корректировкой изображения. Конечное изображение выглядит в этом случае еще лучше, чем у любого предыдущего метода.

Часть 2. Немного об объективах

Глава 1. Фокусное расстояние, углы обзора, перспектива

Что такое фокусное расстояние объектива знают все. Если на идеальную линзу,

перпендикулярно ее плоскости, направить поток света из бесконечности, он сфокусируется в точке, расстояние от этой точки до линзы и будет называться фокусным расстоянием.

Рис. 8. Фокусное расстояние

Поместим в точку фокуса матрицу видеокамеры, это позволит нам определить угол обзора.





Рис. 9. Угол обзора

Пользуясь приведенной схемой можно рассчитать углы обзора по вертикали, по горизонтали, по диагонали, только гораздо проще воспользоваться имеющимися калькуляторами.

Другое дело, что схема помогает понять закономерности. Очевидно, что при увеличении фокусного расстояния угол обзора уменьшится, при уменьшении фокусного расстояния – увеличится, для решения конкретной задачи можно подобрать необходимый угол обзора (другие фокусные расстояния показаны красным и зеленым цветом).

Есть еще дополнительный нюанс, который полезно учитывать. Он заключается в том, что человеческий глаз тоже имеет свое фокусное расстояние и у него тоже есть угол обзора. На уроках рисования в школе нас учили понятию «перспективы», ближние предметы должны выглядеть на рисунке крупнее, дальние – мельче. А насколько дальние объекты должны быть меньше ближних объектов зависит от угла обзора или от соотношения фокусного расстояния глаза и эффективного размера сетчатки. Вспомним «крайние случаи». Дверной глазок обладает очень широким углом обзора (малое фокусное расстояние), когда мы смотрим через него, пространство выглядит растянутым, дальние объекты очень мелкие и кажется, что они еще дальше, чем на самом деле. Длиннофокусные объективы с узкими углами обзора используют при трансляции автогонок, мы видим скоростные болиды, несущиеся на бешеных скоростях, но нам кажется, что они едут не так быстро, пространство сжато за счет малого угла обзора.

Чтобы на экране монитора перспектива изображения выглядела так, как это привычно глазу, нужен такой же угол обзора как у глаза, пересчитав фокусные расстояния с размерами матриц и сетчатки глаза, получим фокусное, что для сохранения правильной перспективы нужно фокусное расстояние примерно 3,6 мм для матриц с диагональю 1/3 дюйма. Не удивительно, что объективы с таким фокусным расстоянием являются самыми популярными и продаваемыми.

Глава 2. Светосила и диафрагма

Чем больше света проходит через объектив и попадает на матрицу, тем выше чувствительность видеокамеры. Но насколько хорош объектив, сколько света он способен пропускать? Вообще, разработка конструкции объектива – дело творческое, сродни искусству. Померить отверстие объектива линейкой можно, но это будет неправильное измерение, мерить входную линзу объектива бесполезно, мерить выходную линзу – тоже. Оптики используют эквивалент объектива, пропускающий столько же света, но представляющий собой, грубо говоря, дырку в листе бумаги. Такой эквивалент принято называть апертурой объектива. Чтобы оценить апертуру используют понятие «светосила», означающее, сколько раз апертура может уложиться на фокусном расстоянии.

Рис. 10. Светосила

На рисунке 10 приведен пример определения светосилы объектива. В данном случае, светосила равна примерно 2.3 (обозначают F2.3). Чем меньше число светосилы, тем больше пропускает объектив света и тем лучше будет результирующая чувствительность камеры с таким объективом.

Для многих моделей объективов предусмотрена возможность регулировки апертуры, специальные шторки прикрывают отверстие, снижая количество света, проходящего через объектив. Такая особенность называется диафрагмой и выражается диафрагменным числом, суть которого точно повторяет определение светосилы, но для прикрытого отверстия объектива.

Глава 3. Автоматическая регулировка диафрагмы

Существуют объективы с автоматической регулировкой диафрагмы. Зачем они нужны?

Большинство видеокамер имеют регулировку электронного затвора в пределах от 1/50 секунды до 1/100 000 секунды. Получается диапазон регулировки 2000 раз, в этих пределах может изменяться яркость наблюдаемой сцены, а камера продолжит показывать абсолютно нормально, мы даже не увидим разницы в качестве изображения. Беда в том, что на улице изменения яркости сцен могут быть больше, в этих случаях и может помочь объектив с автодиафрагмой (часто можно услышать «с автоирисом» или autoiris). Посмотрим на характеристики объективов с автодиафрагмой, чтобы определить пределы ее изменения. К сожалению, для многих объективов указываются пределы регулировки, например, от 1.8 до с (с означает «closed» - закрыто). Делить на бесконечность сложно, поэтому обратимся к тем моделям, где конечная цифра приводится. Чаще всего указывают предел 360, тогда диапазон регулировки составит 360/1,8 = 200 раз. В 10 раз меньше, чем диапазон электронного затвора? Нет, мы посчитали диапазон изменения диаметра апертуры, а количество проходящего через объектив света пропорционально площади апертуры, площадь же пропорциональна квадрату диаметра. Диапазон регулировки количества света проходящего через объектив составит 200 в квадрате = 40000 раз, что существенно превосходит возможности электронного затвора. Именно по этой причине рекомендуется использовать объективы с автодиафрагмой там, где изменения яркости наблюдаемой сцены могут быть весьма существенными.

Глава 4. Объектив под другую матрицу

Нередко встречаются ситуации, когда не удается подобрать нужного объектива под камеру с определенной матрицей, но имеется возможность взять объектив под другой размер матрицы. Какие нюансы полезно при этом учитывать?

Конечно, надо воспользоваться калькулятором объективов и пересчитать углы обзора для имеющейся матрицы, если углы подходят, первый этап выбора завершен.

Если объектив рассчитан на матрицу меньшего размера, вы рискуете увидеть затенение по углам изображения, объектив может не обеспечить нужных углов обзора, за счет конструкции его корпуса. Наиболее часто этот эффект может проявляться на варифокальных объективах, когда устанавливается максимальный угол обзора. Победить эту проблему не получится, нужно подбирать другие модели объективов.

Если объектив рассчитан на матрицу большего размера, свет, проходящий через него, будет попадать на площадь вокруг матрицы. Наличие в этой площади блестящих элементов приведет к переотражению света от них в объектив и обратно на матрицу. Как результат, возможно появление на изображении светлых пятен – артефактов. Наиболее простой способ борьбы с ними – закрыть площадь вокруг матрицы черным экраном. Влияние объектива на чувствительность камеры.

Мы уже говорили, что чувствительность камеры зависит, в том числе, и от количества света, проходящего через объектив. Для объектива, рассчитанного на матрицу большего размера, чем имеется, значение светосилы окажется больше, чем указано в его паспорте. Это связано с тем, что паспортное значение светосилы считается по количеству света, попадающему на матрицу определенного размера. Меньшая матрица будет «собирать» меньшее количество света.

Это всего лишь любопытное теоретическое рассуждение, в реальности, вы, скорее всего, даже не ничего не заметите, такая точность расчетов чувствительности востребована крайне редко.


Глава 5. ГРИП

ГРИП – глубина резко изображаемого пространства.

Глубина резко изображаемого пространства зависит от двух факторов.

Чем меньше фокусное расстояние, тем больше глубина резко изображаемого пространства и наоборот.

Чем больше вы закрываете диафрагму, тем больше глубина резко изображаемого пространства и наоборот.

Кстати, именно второй момент доставляет серьезные неудобства установщикам, при использовании объективов с автодиафрагмой. Днем, в светлое время суток, объектив закрывает диафрагму, обеспечивая высокую глубину резко изображаемого пространства, поэтому настроить резкость изображения достаточно просто, но, как только стемнеет, объектив откроет диафрагму и глубина резко изображаемого пространства существенно уменьшится. Может оказаться, что резкость настроена не на нужный участок зоны обзора и придется вносить коррективы. Опытные установщики настраивают резкость или в сумраке, или принудительно открывают диафрагму объектива, чтобы точнее настроить резкость на нужном участке.

Обидно, но для систем видеонаблюдения крайне редко встречаются объективы с встроенным калькулятором расчета ГРИП, фотографам повезло больше.






Рис. 11. Пример калькулятора расчета ГРИП на объективе фотоаппарата.

Более подробно о глубине резко изображаемого пространства можно посмотреть, например, в публикации http://www.algoritm.org/arch/arch.php?id=8&a=7. Там приведена даже таблица для расчета ГРИП.

На этом, коллеги, позвольте закончить наш краткий «поход» по банальным нюансам систем видеонаблюдения. Мы надеемся, что он был хотя бы немного полезен, в первую очередь тем, кто только начинает нелегкую работу по их проектированию и установке.

Бренды:

Tantos

Наверх