前景分割可以视为图像合成的逆过程。其中,前景主体部分的权重为1,清晰边界或粗糙纹理部分的权重也十分接近于1,半透明和细粒度的部分则权重很小。 基于这样的考量,研究人员认为在网络的底层特征中仍然保留着前景不同层次的信息,除了明显的主体区域外,其边缘和细节部分则存在着非常丰富的多样性(superficial traces),这些...
大致了解高斯分布,我们来说一说基于高斯混合模型的背景/前景分割算法是怎样的一个过程吧。 02 高斯混合模型前后背景分割算法 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 是一种常用的概率模型,用于对数据进行建模和分割。在前后景分割任务中,GMM 可以用于对图像中的像素进行建模,从而将图像分割为前景和背景。也就是...
float noiseRemovalThresholdFacFG) 初始化 若不存在backgroundModel,则以当前图片大小和nSamples参数创建backgroundModel。使用0.005初始化distMovingAvg矩阵,维度为图片大小。遍历图像上每个像素点,在每个像素点取一个BackgroundSampleGSOC,复制nSamples份存入backgroundModel。每个BackgroundSampleGSOC都有一个hit计数器,默...
# history:用于训练背景的帧数,默认为500帧,如果不手动设置learningRate,history就被用于计算当前的learningRate,此时history越大,learningRate越小,背景更新越慢; # varThreshold:方差阈值,用于判断当前像素是前景还是背景。一般默认16,如果光照变化明显,如阳光下的水面,建议设为25,36,具体去试一下也不是很麻烦,值越...
GranCut算法是Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov & Andrew Blake from Microsoft Research Cambridge, UK在他们的论文“GrabCut”: interactive foreground extraction using iterated graph cuts里设计的。使用最小程度的用户交互来分解前景。 从用户角度来看是怎么工作的呢?开始用户画一个矩形方块把前景图圈起来,前景区...
图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法.对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超...
一种视频序列中运动前景分割算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
本工作为了解决上述问题,研究动态场景下的跨场景前景分割,提出了基于监督与非监督模型通信的跨场景前景分割算法,完成了如下工作: 1.提出了一种基于三阶段的跨场景前景分割框架,该框架使用经跨场景训练的深度前景分割模型作为分割指导(STAM在ChangeDetection2014数据集上使用5%随机数据进行训练),帮助无监督的统计模型(CPB...
基于前景分割的自阴影去除算法
论文 > 期刊/会议论文 > 基于背景前景分割.的全局运动估计算法 打印 转格式 42阅读文档大小:159.13K3页chxbill08上传于2015-03-15格式:PDF