computer-vision - 面对噪音的背景减法技巧

Question

背景减法是计算机视觉中的一个重要原语。我正在研究已经开发的不同方法，并且我已经开始考虑如何在面对随机、椒盐噪声时执行背景减法。

在 Microsoft Kinect 等系统中，红外摄像头会非常一致地发出随机噪声。如果您尝试从深度视图中减去背景，如何在可靠地减去背景的同时避免这种随机噪声的问题？

Answer 1

正如您已经说过的，背景中的噪音和其他不稳定部分可能会给分割带来问题，我的意思是背景中的照明变化或其他移动的东西。

但是，如果您正在从事一些室内项目，这应该不是太大的问题，当然噪音除外。

除了从图像中减去背景以分割其中的对象之外，您还可以尝试从彼此中减去两个（或在某些方法中甚至是三个）后续帧。如果相机是稳定的，这应该留下改变的部分，所以基本上是移动的物体。所以这是一种检测运动物体的简单方法。

但是在您可能使用的大多数操作中，您可能会遇到您所描述的噪音。摆脱它的最简单方法是在分段二值图像上使用中值滤波器或形态算子（开放） 。这应该有效地去除小部分并留下漂亮的大斑点。

希望有帮助...

Answer 2

正如@evident 提到的，中值过滤器是你的票。这是在保持边缘的同时消除椒盐噪声的标准算子。

也就是说，我不同意他的建议，即这发生在分段的二进制图像上。中值过滤是非常底层的，应该在任何后续处理之前应用于原始数据。

Answer 3

通常，您在视差空间中执行连接组件（cc），然后杀死任何尺寸较小的 cc。大小和连通性的阈值（例如，两个相邻像素之间的视差差异仍然认为它们是连接的）是您要使用的两个参数（ivlad@lab126.com）。