刪除移動物體以從多個圖像中獲取背景模型

我想查找使用固定攝像頭捕獲的多個圖像的背景。相機檢測移動物體（動物）和捕獲的連續圖像。所以我需要找到一個簡單的背景模型圖像通過過程5到10捕獲的圖像具有相同的背景。刪除移動物體以從多個圖像中獲取背景模型

有人可以幫我嗎？

2014-03-28 Asif Sharif

是您的最終目標找到前景？你能顯示一些圖像嗎？

如果動物足夠快地移動，它們會產生很多強度變化，而背景像素在大多數幀之間將保持緊密相關。我不會寫你真正的代碼，但會給你一個openCV中的僞代碼。其主要思想是，以平均只有相關的像素：

Mat Iseq[10];// your sequence 
Mat result, Iacc=0, Icnt=0; // Iacc and Icnt are float types 
loop through your sequence, i=0; i<N-1; i++ 
    matchTemplate(Iseg[i], Iseq[i+1], result, CV_TM_CCOEFF_NORMED); 
    mask = 1 & (result>0.9); // get correlated part, which is probably background 
    Iacc += Iseq[i] & mask + Iseq[i+1] & mask; // accumulate background infer 
    Icnt += 2*mask; // keep count 
end of loop; 
Mat Ibackground = Iacc.mul(1.0/Icnt); // average background (moving parts fade away)

要提高的結果，你可能會降低法師分辨率或應用模糊，以提高相關性。例如，您還可以通過侵蝕從小型連接組件中清除每個遮罩。

來源

2014-03-29 05:01:28 Vlad

是的，我想通過應用幀差異方法找到前景物體，爲此我需要一個簡單的背景圖像，但是我的相機只在檢測到運動時才拍照。另一個問題是背景隨着時間的推移而變化（在捕獲10或20之後），所以我需要在運行時找到BG。您可以在這裏看到圖片。 [鏈接]（http://answers.opencv.org/question/30794/remove-moving-objects-to-get-the-background-from/） –

看着你的圖片，我會嘗試將它們在實驗室空間轉換爲擺脫照明變化，甚至更好地切換到灰度梯度。運行運動檢測器將有助於查找車站背景。請注意，您可以通過在圖像的多個部分運行matchTemplate來簡單地檢測缺失。四叉樹可能會更好地劃分圖像。我相信Maltab有一個很好的樣本，四叉樹 – Vlad

http://www.mathworks.com/help/images/ref/qtdecomp.html – Vlad

如果您只有5張圖片，將很難識別背景，並且最複雜的技術可能無法使用。一般的背景識別方法，參見http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=280225&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel3%2F1352%2F6939%2F00280225.pdf%3Farnumber%3D280225

來源

2014-03-28 15:50:26 user2566092

如果

每個像素位置作爲背景出現在一半以上的幀，並且
的像素的顏色不跨越幀的子集變化不大在它的背景下，

然後有一個非常簡單的算法：爲每個像素位置，只取中位數強度超過所有幀。

怎麼回事？假設圖像是灰度（這使得它更容易解釋，但該過程也適用於彩色圖像 - 只處理每個顏色分量）。如果特定像素在超過一半的幀中以背景的形式出現，那麼當您在所有幀中對該像素的亮度進行分類並對它們進行分類時，背景顏色的像素必須出現在中途位置。（在最糟糕的情況下，所有背景顏色的像素都會按照此順序被推到最前面或最後面，但即使如此，它們也足以覆蓋中途點。）

來源

2014-03-28 16:07:42

偉大的想法，但可能會遭受照明或暴露的變化。 – Vlad

@Vlad：是的，但問題是「相同的背景」。如果允許這些變化，那麼問題變得更加困難。 –

它非常好的解決方案。讓我嘗試。謝謝@j_random_hacker –

刪除移動物體以從多個圖像中獲取背景模型

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