数字图像处理第7章图像分割.ppt

　　减背景差分法能很好地检测出运动目标，然而自然景物环境不会完全静止(例如，风吹动树枝或树叶，太阳位置改变导致阴影的变化)，因此该方法抑制噪声能力较差。这种目标检测方法的优点是计算简单、易于实时，位置准确，但它要求背景绝对静止或基本无变化(噪声较小)，不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很大的情况，因而适用场合有限；另外其不足之处还在于受环境光线变化的影响较大，在非受控环境下需要加入背景图像更新机制。而相邻帧差分法对运动目标很敏感，但检测出的物体的位置不精确，其外接矩形在运动方向上被拉伸，这实际上是由相对运动与物体位置并非完全一致引起的。 7.5.2 光流场运动分割　　从光流场计算方法可知，在光流场中，不同的物体会有不同的速度，大面积背景的运动会在图像上产生较为均匀的速度矢量区域，这为具有不同速度的其他运动物体的分割提供了方便。　　给图像中的每一像素点赋予一个速度向量，就形成了图像运动场( motion field)。在运动的一个特定时刻，图像上某一点Pi对应三维物体上某一点P0，这种对应关系可以由投影方程得到。在透视投影情况下，图像上一点与物体上对应一点的连线经过光学中心，该连线称为图像点连线(point ray)，如图7.5.2所示。 　　 图7.5.2 三维物体上一点运动的二维投影示意图 　　设物体上一点P0相对于摄像机具有速度v0，从而在图像平面上对应的投影点Pi具有速度vi。在时间间隔dt时，点P0运动了v0dt，图像点Pi运动了vidt。速度可表示为 (7.5.2)式中，r0和ri之间的关系为 (7.5.3)其中，f表示图像平面到光学中心的距离， 　表示z轴的单位矢量。 　　式(7.5.3)只是用来说明三维物体运动与在图像平面投影之间的关系的。而我们关心的是图像亮度的变化，以便从中得到关于场景的信息。　　当物体运动时，在图像上对应物体的亮度模式也在运动。光流(optical flow)是指图像亮度模式的表现(或视在)运动(apparent motion)。使用“表现运动”这个概念的主要原因是光流无法由运动图像的局部信息唯一地确定，比如亮度比较均匀的区域或亮度等值线上的点都无法唯一地确定起点的运动对应性，但运动时是可以观察到的。 　　在理想情况下，光流对应于运动场，但这一命题不总是对的。对于一个非常均匀的球体，由于球体表面是曲面，因此在某一光源照射下，亮度呈现一定的空间分布(或叫明暗模式)。当球体在摄像机前面绕中心轴旋转时，明暗模式并不随着表面运动，所以图像也没什么变化，此时光流在任意地方都等于零，然而，运动场却不等于零。如果球体不动，而光源运动，明暗模式运动将随着光源运动。此时光流不等于零，但运动场为零，因为物体没有运动。一般情况下可以认为光流与运动场没有太大的区别，因此允许根据图像运动来估计相对运动。 　　基于光流的运动图像分割是根据光流的不连续性来分割运动图像的，不同的光流区域对应不同的运动目标，它首先估计运动图像稠密光流，然后将相似的光流矢量合并，形成不同的块对应不同的运动物体。设三维场景中有一个刚性物体，在时刻tk有一点(xk，yk，zk)，经过旋转和平移运动，在时刻tk＋1到达(xk＋1，yk＋1，zk＋1)。当刚性物体旋转的角度很小时，三维刚体运动模型可表示为  (7.5.4) 其中，Rk为旋转矩阵；Tk为平移向量；q，j，分别表示绕x，y，z轴的逆时针旋转角。　　式(7.5.4)还可以写成如下形式： (7.5.5)上式两端同时除以Dt＝tk＋1－tk，得到速度变换公式：  (7.5.6) 由此可得到三维速度场在图像平面上的正交投影： (7.5.7) 其中，(x，y)为(xk，yk，zk)在图像平面上的正交投影。　　假设刚体运动的平面方程为 z＝a0＋a1x＋a2y (7.5.8)将该式代入式(7.5.7)，得到含有6个参数的放射模型： (7.5.9)其中， 7.5.3 基于块的运动分割　　基于块(blockbased)的运动分析在图像运动估计和其他图像处理和分析中得到了广泛的应用，比如在数字视频压缩技术中，MPEG-1和 MPEG-2均采用了基于块的运动分析和补偿算法。块运动估计与光流计算不同，它无须计算每一个像素的运动，而只是计算若干个像素组成的像素块的运动，对于许多图像分析和估计应用来说，块运动分析是一种极好的近似。 　　块运动通常分为平移、旋转、仿射、透视等运动形式，一般情况下，块运动是这些运动的组合，称为变形运动(deformation motion)。基于块的运动分析的一