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我有一个有点奇怪的问题。自从大约 6 个月前我开始去健身房以来，我每周都会拍一张裸照，我想看看我在视频中的变化。问题是我没有把它们放在蓝色的墙或类似的东西前，而是在我的房间里。现在我想从中提取我并从中创建一个视频。我可以手动完成，但这将是很多工作，而且不会有一半的乐趣。有几个问题：

  • 房间看起来很相似，但并非背景中的一切总是完全相同
  • 房间的灯光很不一样
  • 自己的灯光不一样
  • 我拍照片的地方几乎是一样的（我尽力了），但不完全一样，所以每张照片上的所有东西都会有几个像素的不同
  • 角度也有点不同

我希望能够从每张照片中提取我并自动调整照明，使其看起来尽可能相似。

我知道一种适用于类似问题的算法：我有一个只有背景的视频和一个人走过场景的视频。然后，我可以计算仅背景视频中每个像素的平均 m RGB 矢量并构建协方差矩阵 C，对于真实视频，我提取每个像素 x，其中 (xm)'C(xm) 大于某个阈值。但是我想如果背景的光照有轻微的变化就可以了，但是我想它不适用于不同的角度和不同的位移，所以我想我需要改进。

我有很好的编程技能和图像处理的基本知识，所以我可能能够理解有关该主题的论文等。我只是不知道要搜索什么。

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像素可以属于对象和背景两类的图像分割任务通常称为“阈值化”。有几种算法可用，但几乎每个图像处理库都默认实现了 Otsu 的方法（http://en.wikipedia.org/wiki/Otsu%27s_Method）。如果闪电不均匀，您可以尝试使用多个阈值的一类算法，一个用于图像中每个像素子集的阈值，而不是仅用于整个图像的一个阈值。这些方法在文献中被称为“自适应阈值”/“局部阈值”，并来自 OCR 和医学研究。您可能需要使用一些形态过滤器对结果进行预处理/后处理以消除噪声。

这是一篇关于 MATLAB 中类似分割任务的精彩博客文章：http: //blogs.mathworks.com/steve/2010/10/08/the-two-amigos/

如果您仍然没有得到好的结果，请在文献中搜索“背景减法”以获取不基于强度阈值的更复杂的算法。

于 2012-12-25T22:57:47.583 回答