11、加速差分运动检测算法与基于条件随机场的前景和阴影检测

加速差分运动检测算法与基于条件随机场的前景和阴影检测

在图像处理领域，运动检测算法的效率和准确性一直是研究的重点。传统的全图像序列处理方法虽然经典，但处理时间较长。为了提高处理速度，人们开始关注只处理发生变化的像素这一策略。同时，在运动物体检测中，阴影去除和背景建模等问题也需要有效的解决方案。本文将介绍两种不同的方法，一种是加速差分运动检测算法，另一种是基于条件随机场的前景和阴影检测方法。

加速差分运动检测算法

传统的全图像序列处理方法通常对每帧图像的所有像素进行处理，即使很多像素在相邻帧之间并没有发生变化。例如，经典的差分算法会对图像中的所有像素计算空间和时间导数。然而，考虑到图像帧与帧之间的变化通常较小，特别是在采集时间较短的情况下，可以通过只处理发生变化的像素来减少处理时间。

这种只关注变化像素的原理并非新颖，一些具有平面压缩功能的图像传感器已经采用了这一原理，这些传感器只传输发生变化的像素，从而减少了来自相机的数据量。

基于像素变化的加速方法

提出了一种基于像素变化而非全图像处理的加速低级运动检测算法的方法。该方法不需要特殊的硬件或传感器，但使用特定的传感器或处理架构可以获得更高的加速效果。

在经典的控制流计算模型中，任何图像处理算法都可以编程为指令序列。而数据流模型则完全不同，指令在所需数据可用时才会被触发。这种模型的一个主要优势在于，当数据变化很小或根本不变时，可以减少需要执行的指令。

差分图像序列处理非常适合这种只在数据变化时触发算法指令的方法，因为通常相邻帧之间只有少数像素发生变化，对于未变化的像素通常不需要执行任何指令。经典的差分算法通常会对序列中每帧图像的所有像素进行相同的计算