Le Traitement de l'Image: Quels sont les occlusions?
Je suis l'élaboration d'un projet de traitement d'image et je tombe sur le mot occlusion dans de nombreux articles scientifiques, ce qui ne les occlusions dans le contexte du traitement d'image? Le dictionnaire est seulement de donner une définition générale. Quelqu'un peut-il décrire à l'aide d'une image en tant que contexte?
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Occlusion signifie qu'il ya quelque chose que vous voulez voir, mais ne peut pas en raison de certaines propriétés de votre configuration du capteur, ou un événement.
Exactement comment il se manifeste lui-même ou la façon dont vous traitez le problème sera de varier en fonction du problème à portée de main.
Quelques exemples:
Si vous êtes l'élaboration d'un système qui pistes objets (les gens, les voitures, ...) puis l'occlusion se produit si un objet vous êtes suivi est caché (occlusion) par un autre objet. Comme deux personnes à pied l'un devant l'autre, ou d'une voiture que les lecteurs sous un pont.
Le problème dans ce cas est ce que vous faites quand un objet disparaît et réapparaît à nouveau.
Si vous utilisez un gamme de caméra, puis l'occlusion est des domaines où vous n'avez pas toutes les informations. Certains de laser de la gamme de caméras de travaux par la transmission d'un faisceau laser sur la surface à examiner et ensuite avoir une configuration de la caméra qui identifie le point d'impact du laser dans l'image résultante. Que donne le 3D-coordonnées de ce point. Cependant, puisque la caméra et le laser n'est pas nécessairement alignés il peut y avoir des points examinés surface de laquelle la caméra peut voir, mais le laser ne peut pas frapper (occlusion).
Ici, le problème est plus une question de configuration du capteur.
La même chose peut se produire dans image stéréo si il y a des parties de la scène qui ne sont vus que par une des deux caméras. Pas de plage de données peuvent évidemment être collectées à partir de ces points.
Il y a probablement plus d'exemples.
Si vous spécifiez votre problème, alors peut-être que nous pouvons définir ce que l'occlusion est dans ce cas la, et les problèmes qu'elle implique
Le problème de l'occlusion est l'une des principales raisons de la vision par ordinateur est dur en général. Plus précisément, c'est beaucoup plus problématique dans de Suivi d'Objet. Voir ci-dessous les chiffres:
Avis, comment l'expression de son visage est pas entièrement visible dans des cadres
0519&0835par opposition à la face, dans le cadre0005.Et voici une autre photo où le visage de l'homme est partiellement caché dans les trois cadres.
Avis dans l'image ci-dessous comment le suivi du couple en rouge & vert de la boîte englobante est perdu dans le cadre intermédiaire en raison de l'occlusion (c'est à dire partiellement cachée par une autre personne en face d'eux), mais suivies correctement dans la dernière image quand ils deviennent (presque) entièrement visible.
Image courtoisie de: Stanford, l'USC
Occlusion est celui qui bloque notre point de vue. Dans l'image ci-contre, on peut facilement voir les gens dans la première rangée. Mais la deuxième ligne est en partie visible et la troisième ligne est beaucoup moins visible. Ici, nous disons que la deuxième ligne est en partie occulté par la première ligne et la troisième ligne est obstruée par des première et deuxième rangées.
Nous pouvons voir ces occlusions dans les salles de classe (les élèves assis dans les rangées), carrefours routiers (véhicules en attente de signal), les forêts (arbres et plantes), etc., quand il y a beaucoup d'objets.
Que les autres réponses ont expliqué l'occlusion eh bien, je vais seulement ajouter que. Fondamentalement, il ya fossé sémantique entre nous et les ordinateurs.
Ordinateur fait voir chaque image de la séquence de valeurs, généralement dans la plage de 0 à 255, pour chaque couleur RVB de l'Image. Ces valeurs sont répertoriées dans la forme (ligne, col) pour chaque point de l'image. Donc, si les objets de changer sa position.w.r.t l'appareil photo lorsque certains aspects de l'objet masque (laisse les mains d'une personne ne sont pas montrées), l'ordinateur va voir les différents numéros (ou de bords ou d'autres caractéristiques), donc ce qui va changer pour l'ordinateur algorithme pour détecter, reconnaître et suivre l'objet.