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互动投影方法检测图像


互动投影方法检测图像。

互动投影方法检测图像如下:

一、减去背景。

当前常用的运动检测方法是减小背景值。在此基础上,根据当前获取的图像和预先指定静态图像的不同位置数据的变化顺序,确定运动区域和方向。该方法的特点是能够获取各种指定的具体数据信息,但是抗干扰能力比较差,环境中光线的明暗变化、物体的晃动和人影的晃动都会造成很大的干扰。当前,这一领域的研究者们通过建立各种背景模型来减少各种外部因素对图像的干扰。

二、时间间隔。

判别图像运动轨迹的方法是:抓取连续运动图像帧为2~3个图像帧,然后根据不同时间图像上像素点的阈值差值进行判断。

其特点适合于动态环境和动态图像捕获。但是,由于图像的特征信息不能完全捕捉到,在运动目标的运动轨迹上存在着特征点缺失的问题。

三、光流。

光流动检测法是通过初始化目标位移矢量的光流场,使运动目标在一定时间内发生变化,从而引起光流场的变化,通过跟踪探测来计算出目标的运动轨迹,从而得出目标的运动路线。光流法的一大优点是通过检测独立运动对象的运动路径实现摄像机同步运动。但是这一方法的缺点也是显而易见的,它要求有一定的运动检测条件,光流位移量难以计算,对外界环境干扰敏感,因此一般只适合在特定条件下检测运动路径。

四、图像分割。

把图像分割成几个小区域。该方法通过对每幅图像进行相应设置,使操作人员根据实际应用的需要对特定区域进行分离和提取,实现了图像分割方法[23]。分片操作可分为两类:一是分割小区域直接组成运动目标区域,二是提取形成运动目标区域的边界。所划分的特征区域可以是一组目标运动对象或一组运动区域的子集。把移动物体的运动轨迹连接到这些特征区域以形成图像。

五、提取图像特征。

运动特征的选取与提取是图像模式识别研究中的一个重要难点。图象识别模式的重点是对每一个特征点进行深入分析,找出突出的特征。

图象信息具有物理结构和数学特征。不同之处是:难以量化地描述物理特征和结构特征,无法通过设备的机器判断,一般人的直觉可被感知,数学特征可量化地记录下来,更适合设备的定量计算和描述。基于以上分析,提出了特征提取与选择方法,可根据不同环境的实际情况提取有效的图像信息,快速确定运动目标的运动路径。

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2021-09-07