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我正在寻找对图像进行背景减法。我是 MATLAB 的新手，也是图像处理/分析的新手，如果这听起来很愚蠢，我很抱歉。1) 除了imsubtract()之外，还有其他方法可以进行背景减法（除了将一张图像与另一张图像进行比较之外）？2) 在 Math Works对 imsubtract() 的解释中，为什么他们将结构元素设为圆盘？到目前为止，这似乎相当困难，因为每次我尝试某些东西时，我最终不仅会减去嘈杂的背景，而且还会丢失我想看的图像部分！

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你使用什么样的图像？

背景减法很容易。如果您想减去一个常数值，或者与您的图像大小相同的背景，您只需编写img = img - background. imsubtract只需确保在背景大于图像的地方输出为零。

背景估计很难。在那里你需要知道你正在看什么样的图像，否则背景估计会失败。

例如，如果您的点或线要素要么在明亮的背景下全暗，要么在暗背景上的亮，您可以分别使用局部最大值过滤器 ( imdilate) 或局部最小过滤器 ( imerode) 通过，它大于功能，因此无论您放置滤镜蒙版，都有一些像素覆盖背景。此外，您希望过滤器具有与特征有些相似的形状。在您的情况下，如果您丢失了部分图像，您可能需要尝试使过滤器更大（但不要太大）。

与减去最大值或最小值不同，减去中值可以很好地工作，尽管您必须选择过滤器大小，以便过滤器掩码内通常有大部分背景像素。不幸的是，中值滤波相当慢。

于 2010-06-09T18:44:34.940 回答
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要减去背景图像，您需要一个背景模型。最简单的模型是作为背景捕获的图像以及一些允许的偏差 (+/- 0-255)。然后，MATLAB 中的背景减法非常简单：

图像（查找（abs（图像背景）<=阈值））= 0；

当您使用统计模型时会变得更加困难，但基本上减去背景非常容易。imsubtract 不是背景减法；它是一个减法滤镜，就像您在 Photoshop 中找到的一样。它不关心背景与前景，然后就失败了。

由于背景减法本身很容易，所以问题更多地是关于背景估计。这有点复杂，通常需要更多的帧和训练来建立背景的统计模型（例如，将像素视为高斯分布或高斯混合，或者查看光流以确定什么不移动）。

如果您可以访问技术文章（通过工作或学校），Wren 和其他人的“Pfinder: Real-Time Tracking of the Human Body”提供了一个非常简单的方法。或者你可以在谷歌上搜索单个高斯背景减法。这里有许多用 OpenCV 实现的方法 --> http://dparks.wikidot.com/source-code <-- 您可能会发现它们很有用。

于 2011-12-12T15:13:35.747 回答
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计算机视觉系统工具箱有vision.ForegroundDetector对象，它实现了 Stauffer 和 Grimson 的 GMM 背景减法的变体。实施速度非常快，利用了多个内核。查看此示例，了解如何使用背景减法作为跟踪多个对象的系统的构建块。

于 2013-09-01T13:36:28.140 回答