Обработка изображений: что такое окклюзии?
Я разрабатываю проект обработки изображений, и я натыкаюсь на слово окклюзия что означают окклюзии во многих научных работах в контексте обработки изображений? Словарь дает только общее определение. Можно ли описать их, используя изображение в качестве контекста?
4 ответов:
окклюзия означает, что есть что-то, что вы хотите увидеть, но не можете из-за какого-то свойства вашей настройки датчика или какого-то события. Точно, как это проявляется или как вы справляетесь с проблемой будет варьируются из-за проблемы под рукой.
примеры:
Если вы разрабатываете систему, которая отслеживает объекты (люди, автомобили, ...) затем происходит окклюзия, если объект, который вы отслеживаете, скрыт (закрыт) другим объектом. Как два люди, проходящие мимо друг друга, или автомобиль, который проезжает под мостом. Проблема в этом случае заключается в том, что вы делаете, когда объект исчезает и появляется снова.
Если вы используете камеры, то окклюзия-это области, где у вас нет никакой информации. Некоторые лазерные дальномеры работают путем передачи лазерного луча на исследуемую поверхность, а затем установки камеры, которая определяет точку воздействия этого лазера на полученное изображение. Это дает 3D-координаты этой точки. Однако, поскольку камера и лазер не обязательно выровнены, на исследуемой поверхности могут быть точки, которые камера может видеть, но лазер не может попасть (окклюзия). Проблема здесь скорее в настройке датчика.
то же самое может происходить в стерео если есть части сцены, которые видны только одной из двух камер. Очевидно, что никакие данные диапазона не могут быть собраны из этих точек.
есть наверное, больше примеров.
Если вы укажете свою проблему, то, возможно, мы сможем определить, что такое окклюзия в этом случае, и какие проблемы она влечет за собой
проблема окклюзии является одной из основных причин, почему компьютерное зрение-это вообще плохо. В частности, это гораздо более проблематично в Объект Слежения. См. приведенные ниже цифры:
обратите внимание, как лицо Леди не совсем видно в рамках
0519&0835в отличие от лица в кадре0005.
и вот еще одна фотография, где лицо человека является частично скрытый во всех трех периодах.
обратите внимание на изображение ниже, как отслеживание пары в красной и зеленой ограничительной рамке проиграл в среднем кадре из-за окклюзии (т. е. частично скрыты другим человеком перед ними), но правильно отслеживаются в последнем кадре, когда они становятся (почти) полностью видимый.
Фото любезно предоставлено: Стэнфорд, USC
окклюзия-это тот, который блокирует наш взгляд. На изображении, показанном здесь, мы можем легко увидеть людей в первом ряду. Но вторая строка частично видна, а третья строка гораздо менее видна. Здесь мы говорим, что вторая строка частично перекрыта первой строкой, а третья строка перекрыта первой и второй строками. Мы можем видеть такие окклюзии в классах (студенты сидят рядами), транспортных узлах (транспортные средства ждут сигнала), лесах (деревья и растения) и т. д. когда есть много объекты.
поскольку другие ответы хорошо объяснили окклюзию, я только добавлю к этому. В принципе, между нами и компьютерами существует семантический разрыв.
компьютер фактически видит каждое изображение как последовательность значений, обычно в диапазоне 0-255, для каждого цвета в изображении RGB. Эти значения индексируются в виде (row, col) для каждой точки изображения. Поэтому, если объекты меняют свое положение w.r. t камера, где скрывается какой-то аспект объекта (пусть руки человека не являются показано), компьютер будет видеть разные числа (или ребра или любые другие функции), поэтому это изменится для компьютерного алгоритма для обнаружения, распознавания или отслеживания объекта.
Comments