26、迈向鲁棒目标检测与低光图像增强技术

迈向鲁棒目标检测与低光图像增强技术

在计算机视觉领域，目标检测和低光图像增强是两个关键且具有挑战性的任务。本文将为大家介绍两种先进的技术，一种是用于目标检测的集成背景建模方法，另一种是利用近红外闪光图像进行低光图像增强的技术。

集成背景建模实现鲁棒目标检测

在目标检测中，背景建模是一个重要的环节，它能够帮助我们准确地区分前景目标和背景。通过集成不同的背景建模方法，我们可以建立更鲁棒的背景模型，以应对各种背景和光照变化。

背景图像估计

在背景图像估计方面，我们采用了不同的方法进行比较。实验中使用了100个样本，感知器的输入层有5个节点（不参考像素位置时为3个节点），输出层有3个节点，中间层有3个节点。以下是不同方法的背景图像估计结果：
| 方法 | 平均误差 | 标准差 |
| — | — | — |
| Fukui | 9.5 | 13.9 |
| NN (R, G, B) | 8.5 | 10.4 |
| NN (X, Y, R, G, B) | 5.4 | 9.3 |

从表格中可以看出，接受像素位置信息的三层感知器方法在背景图像估计方面表现更优。这是因为该方法参考了像素位置信息，能够在非均匀光照变化下稳健地估计背景图像。然而，如果模型背景图像的动态范围较小（即在较暗的情况下获取），估计结果可能不够准确，目标检测性能也会略有下降。

集成背景建模实验

在集成背景建模实验中，我们使用了以下参数：
- 像素级 ：矩形核的宽度为9，样本数量为500。
- 区域级