問題タブ [background-subtraction]

バックグラウンド減算は、コンピュータビジョンの重要なプリミティブです。私は開発されたさまざまな方法を検討しており、ランダム、ソルト、ペッパーノイズに直面してバックグラウンド減算を実行する方法について考え始めました。

Microsoft Kinectなどのシステムでは、赤外線カメラはかなり一貫してランダムノイズを放出します。デプスビューからバックグラウンド減算を行おうとしている場合、バックグラウンドを確実に減算しながら、このランダムノイズの問題を回避するにはどうすればよいですか？

背景減算を使用して画面上の動きを検出し、cvFindContours を使用して輪郭を検出します小さな長方形がたくさんできます。私の質問は、これらの小さな長方形をグループ化して、ムーブメント全体を囲む大きな長方形にする方法です。

カメラから撮影した一連の画像があります。画像は手と周囲で構成されています。手以外のすべてを削除する必要があります。

画像処理初心者です。上記の質問に関して誰か助けてくれませんか。C と Matlab を快適に使用できます。

cv名前空間(Qt4.7)を使用してopenCV 2.2でバックグラウンド減算を実現しようとしています。次のコードは正常にコンパイルされますが、プログラムを実行すると、一方のマットが他方のマットと等しくないため中断しますが、それがどこにあるかを見つけることができず、現在 API リファレンスを調べて見つけようとしています。

高度なヘルプをありがとう。

編集：

absdiff(avg, gscaleImage, fgImage);コードを調べた後、プログラムがクラッシュしている場所であることがわかりました。2番目のパラメーターでクラッシュする可能性があると思いますが、わかりません。

私はこの論文を読んでいました：Chris Stauffer、W. Eric L. GrimsonによるAdaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking（1999）

彼らの方法は、ガウス混合モデルが安定してからしばらくしてブロブの作成を開始できる長いビデオでは問題ありません。

しかし、これはhttp://cvrc.ece.utexas.edu/SDHA2010/videos/human_interaction.zipなどの短いビデオには当てはまりません。 最初のフレーム自体の一部は、実際には前景の一部です。

この問題が処理された論文を誰か教えてもらえますか?

ありがとう、カウシク

モバイル オブザーバーの統計的バックグラウンド減算という論文の実装でいくつかの問題に直面しています。

質問 1 :

セクション 4.1 では、「...中央値の分散は、最初のコンポーネントから画像全体にわたって計算されます...」について説明しています。

著者がこれで実際に何を意味しているのか混乱しています。

Stauffer & Grimsonの論文 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking (1999) によると、すべての背景モデルに対して分散が初期化され (値 36 など)、ピクセルごとに更新されます。そのフレームのすべてのピクセルにわたる最初のモデルの分散の中央値を取得する必要がありますか?

最初のモデルに属する強度値の履歴に基づいて各ピクセルの分散を計算し、これらすべての分散の中央値を取得します。

質問 2 :

セクション 4.1 の式 (12) を理解するのに苦労しています。

a) 'i' は から1までH+1ですか? はいの場合、(H+1) 番目のモデルは方程式にどのように適合しますか?

i) 式 (13) の直後にP(A_1 | B_(H+1),M)が定義されます。 (-)verho_(H+1) = min(1, N_tot/N_max)を作成できる max の代わりにすべきではありませんか?P(A_1 | B_(H+1),M)

ii) (H+1) 番目のモデルの場合P(A_1 | B_(H+1),M) * P(B_(H+1) | N) to P(A_1 | Z,M)、式 (12) を使用する必要がありますか?

b) H=1 のとき はP(A1|Z,M)1 になりますか?

私の実装はこちらです。

私のWeb ページで言及したMATLABファイルで私のトライアルを確認してください。

Webカメラのビデオフレームでの堅牢なモーション検出と追跡が必要です。背景は常に同じです。目的は、可能であれば影なしでオブジェクトの位置を特定することですが、影を取り除くことはそれほど緊急ではありません。背景の減算としきい値処理にopencvアルゴリズムを試しましたが、これは背景として1つの画像のみに依存します。背景の明るさが少し変化した場合（またはカメラのオートフォーカス）、アルゴリズムを強力にする必要があります。明るさや影などの変化はほとんどありません。

opencvバージョン1.0には、そのアルゴリズムの実装があります。関数は、バックグラウンドモデルを作成するためのcvCreateFGDStatModelです。しかし、最新バージョンでは見つかりません。削除されたのか名前が変更されたのか誰か知っていますか？そして、そのアルゴリズムの他のオープンソースを知っているなら、教えてください。

これにしばらく時間を費やした後、ようやくしきい値処理によって手を検出することができました。唯一の問題は、背景に非常に少ないピクセルが残っていることです。これにより、次のステップが台無しになります。いくつかの背景ピクセルを取り除く方法について何か提案はありますか? ほんの数ピクセルのバックグラウンド減算全体を実行したくないからです。バックグラウンド減算はプログラムのオプションではないため、提案しないでください

ありがとう