21、3D运动分割与车辆前照灯检测技术解析

3D运动分割与车辆前照灯检测技术解析

3D运动分割：基于强度轨迹的创新方法

在计算机视觉领域，3D运动分割是一个重要的研究方向。这里介绍一种基于像素强度轨迹的3D运动分割方法，其核心在于将运动分割问题转化为对由像素强度轨迹张成的线性子空间进行聚类。

像素分类流程

• 步骤5a.2 ：对于每个像素，计算其局部子空间与分类后的全局子空间之间的距离，作为像素到聚类的距离。然后，为每个聚类计算聚类内像素到聚类距离的中位数。
• 步骤5a.3 ：为每个像素计算其局部子空间与所有k个全局子空间之间的距离，并通过聚类内中位数距离进行归一化。计算最小和第二小归一化距离的比率。如果该比率大于阈值（实验中设置为0.7），则将该像素分类为模糊像素。
• 步骤5b ：对于每个模糊像素，在图像空间中搜索其邻居，并将其分类为多数类。

以下是该流程的mermaid流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[计算像素到聚类距离及中位数];
    B --> C[计算归一化距离比率并分类模糊像素];
    C --> D[搜索模糊像素邻居并分类];
    D --> E[结束];

获取局部外观样本

为了计算像素强度轨迹，需要从一系列局部图像样本中获取数据。理论上，为了张成秩为k的运动子空间，需要k + 1个图像样本。但在实际