如何消除后的背景图像和前获得的图像

Question

有两个图像

alt文本http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/1001211535bd7a644e95187acd.jpg alt文本http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/10012115357cfe13c148d3d8da.jpg 一种是背景图像另一个是一个人的照片相同的背景，大小相同，我想要做的就是删除第二个图像的背景和提炼的人的个人资料只。共同方法是减去第一图像从第二个，但是我的问题是如果颜色的人的穿着相似的背景。结果减是可怕的。我不能让全体人民的个人资料。谁有好主意除去背景给我一些建议。谢谢你提前。

Answer 1

如果你有一个很好的估计的图象背景下，减去了它从图像的人是一个良好的第一步。但它仅仅是第一步。在那之后，你必须段的图像，即你有分区的图像进入"背景"和"前景"像素的约束：

1. 在前景的区域，平均差异的背景图像应当高
2. 在该背景的区域，平均差异的背景图像应低
3. 该地区应该是光滑的。大纲长和曲率应该很小。
4. 边境地区应该有一个高对比的是，在来源的图像

如果你数学方式倾斜，这些制约可以仿照完全与福德-沙的功能。 在这里看到更多的信息。

但是你也许可以适应其他的分割算法的问题。

如果你想要一个快速和简单(但不是完美的)的版本，你能试试这个：

• 减去两个图像
• 发现的最大的连续的"blob"的象素的背景-前台的差别大于一些阈值。这是第一个粗略的估计数"的人区"的前景图像，但分割不符合条件3和4以上。
• 找到该纲要的最大blob(编辑： 注意，你没有启动的大纲。你也可以开始有较大的多边形，因为该步骤将会自动缩小到最佳位置。)
• 现在，经过每个点纲要和平稳的轮廓。即每个点找到这点，最大限度地减少式：c1*L-c2*克，在那里我是长大纲面，如果这一点被搬到这里和G的梯度在的位置点将转移到，c1/c2是常数，以控制过程。移动点对这一立场。这种做法所产生的效果是，平滑的轮廓多边形地区的低梯度在来源的图像，同时保持它的绑高的梯度来源的图像(即可见边界的人)。你可以试试不同的表情我和克，例如，我可以采取的长度和弯曲虑，并G也可以采取渐变的背景，并减去图像进入帐户。
• 你可能将不得不重新恢复正常的轮廓多边形，即确保这一点上概述的间隔期。要么，或确保之间的距离的点数评定的步骤之前。("大地测量蛇")
• 重复最后两个步骤，直至收敛

你现在有一个大纲面接触的人可见的背景的边界，并继续顺利地在那里的边界是不可见的或者具有较低的对比。看起来"蛇"(例如在这里，)的更多信息。

Answer 2

低通滤波器（模糊）你之前图像减去它们。 然后使用差分信号作为掩模选择感兴趣的像素。 宽，足以过滤器将忽略过小（高频）的特点是结了你感兴趣的对象内部雕刻出“可怕”的区域。它还会降低像素级的噪声和失准（最高频率的信息）的高亮显示。

此外，如果你有两个以上的框架，引入一定的时间滞后会让你结成利益更稳定的区域随着时间的推移了。

Answer 3

的一种技术，我认为是常见的是使用混合模型。抓住许多背景帧并且为每个像素构建为它的颜色的混合模型。

当在应用的框架与人它你会，得到一些概率为颜色是前景或背景给出每个像素的混合模型的概率密度。

在你有P（像素是前景）和P（像素是背景）你可以只阈概率图像。

另一种可能性是使用概率作为输入在一些更聪明的分割算法。一个例子是图切割的其中我注意到工作得很好。

然而，如果该人被穿的衣服，在视觉上从indistguishable如上所述显然没有一种方法将工作的背景。你要么必须得到另一个传感器（如IR或UV）或有一个，如果它发现它认为是一个躯干和头部相当复杂的“人模式”在正确的位置可能“增加”的腿。

祝你好运与项目！

Answer 4

背景vs前景检测是非常主观的。该应用程序的情况定义背景或者前景。但是在应用你的细节，我猜你是隐含地说，该人的前景。使用上述假设，你要求什么是一个人检测的算法。一个可能的解决方案是：

1. 运行一个haar要素检测器+升级的弱分类 (见的 该版本的维基 详情)
2. 计算间框架的运动(差异)
3. 如果有一个+ve面检测供一个框架，集群的运动像素 面对周围(kNN算法)

瞧...你应该有一个简单的人的探测器。

Answer 5

张贴在Craigslist的照片，并告诉他们，你将支付$ 5人做了。

保证你会得到安打分钟。

Answer 6

代替直减法的，可以通过像素步骤通过两个图像，像素，并且只有“减去”，这是完全一样的像素。当然，这将不考虑微小变化的颜色，虽然。