图像处理中的工业级前景/背景分离

Question

我的问题可能不合理。但我想知道在图像处理中什么是真正的工业级前景/背景分离。我的应用是我需要从背景中提取对象。跟踪连续图像中的运动前景对象很容易，但对于静止图像(只有一张图像)而不是使用阈值，还有什么比阈值更有效？谢谢

Answer 1

实际上，您可以尝试许多其他方法。在我看来，阈值实际上是提取对象的一个很好的方法。但如果您愿意，实际上还有许多其他方法可以考虑，具体取决于场景。

1)如果背景是固定的，你可以简单地尝试背景减法。剩下的就是奇怪的部分，在本例中，就是您试图提取的对象。

2)如果你试图提取的对象是特定的，而不考虑背景，你可以使用特征提取，分类器(例如Haar)

3)如果物体有特定的形状，比如圆形、矩形，你可以在Canny旁边使用Hough，或者形状检测，这在网络上很常见。

4)如果你试图提取的物体有特定的颜色，你可以看看HSV，LAB space，这两个都比RGB好得多。您也可以尝试使用预处理方法，例如分水岭(获得了更多其他方法)

以及其他许多取决于场景的内容。希望这能有所帮助。

Answer 2

我不知道这是不是回答了你的问题，但如果相机是静止的，你可以观察光流。它跟踪视频流中的移动对象。它可以查看图像中的变化，然后可以将背景和前景分开。1：http://www.mathworks.com/discovery/optical-flow.html

希望能对你有所帮助