26、图像分割算法及其应用详解

图像分割算法及其应用详解

1. 重要应用

简单的分割算法在很多重要应用中都非常有用。通常，当能够轻松确定有用的分解方式时，简单算法效果最佳。以下是几种重要的应用场景。

1.1 背景减法

在许多应用中，物体出现在相对稳定的背景上。例如：
- 检测传送带上的零件。
- 从道路的俯瞰图中统计汽车数量，道路外观相对稳定。
- 在人机交互中，固定摄像头（如安装在显示器顶部）观察房间，任何与房间背景不同的物体都可能是我们关注的对象。

在这些应用中，一种有效的分割方法是从图像中减去背景的估计值，并寻找结果中绝对值较大的部分。关键在于获得准确的背景估计。

背景估计方法

• 直接拍照 ：这种方法效果较差，因为背景通常会随时间缓慢变化。例如，道路在下雨时会更亮，天气干燥时则变暗淡；房间里的人可能会移动书籍和家具等。
• 移动平均法 ：通过对背景像素的先前值进行加权平均来估计当前背景像素的值。通常，过去较远的像素权重为零，权重逐渐增加。理想情况下，移动平均应该能够跟踪背景的变化。如果天气变化快，只有相对较少的像素有非零权重；如果变化缓慢，则更多过去的像素有非零权重。

以下是背景减法的算法：

Form a background estimate B(0). At each frame F
    Update the background estimate, typically by