Hintergrundsubtraktion

Was ist Hintergrundsubtraktion?

Hintergrundsubtraktion ist eine Technik, die häufig in der Videobearbeitung und Computer Vision zur Erkennung von Objekten in Bewegung verwendet wird. Ein Algorithmus vergleicht bewegte Objekte im Video mit einem Vordergrund- und einem Hintergrundbild.

Sie hilft in Situationen, die das Verfolgen und Identifizieren von Objekten wie bei der Verkehrsüberwachung und Überwachung betreffen. Auch in Film- und Fernsehproduktionen wird die Hintergrundsubtraktion verwendet, um virtuelle Sets zu erstellen.

Viele Forscher verwenden statistische Analysesoftware, um die Hintergrundsubtraktion zu analysieren und Spektrenidentifikationsforschung durchzuführen.

Anwendungen der Hintergrundsubtraktion

Hintergrundsubtraktion ist eine grundlegende Technik in der Computer Vision. Ihre Anwendungen sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet. Nachfolgend sind einige bedeutende Anwendungen aufgeführt, bei denen die Hintergrundsubtraktion eine sehr wichtige Rolle spielt.

• Videoüberwachungssysteme verlassen sich stark auf die Hintergrundsubtraktion, um Objekte in einer überwachten Umgebung zu erkennen und zu verfolgen. Durch das Entfernen des statischen Hintergrunds können diese Systeme Alarme oder Aktionen auslösen, wenn eine Abweichung festgestellt wird.
• Objektverfolgung überwacht Fahrzeuge auf Straßen und beobachtet Tiere in Schutzgebieten.
• Gestenerkennung hilft, Gesten oder Bewegungen von Objekten oder Personen vom Hintergrundrauschen zu isolieren. Sie ist essenziell für die Steuerung von Geräten, virtuelle Realität (VR)-Umgebungen und das Spielen mit Gesten.
• Augmented Reality (AR)-Apps überlagern digitale Informationen oder Objekte auf einfachen Bildern, die mit einer Kamera aufgenommen wurden. Die Hintergrundsubtraktion unterscheidet zwischen realen Szenen und virtuellen Elementen, um reibungslose AR-Erlebnisse zu schaffen.
• Medizinische Bildgebung isoliert spezifische Regionen oder Strukturen von Interesse in medizinischen Bildern. Fachleute verwenden die Hintergrundsubtraktion, um Bilder zu verbessern und Objekte zu segmentieren.

Prozess der Hintergrundsubtraktion

Die Hintergrundsubtraktion arbeitet mit einem statischen Hintergrund durch die folgenden Schritte:

• Hintergrundmodellierung: Ein Modell des Hintergrunds wird erstellt, das den statischen Teil der Videoszene ohne bewegte Objekte darstellt. Es besteht aus einem einzigen Bild, das ein detaillierteres Modell mit Beleuchtungs-, Schatten- oder Highlight-Variationen ermöglicht.
• Erkennung des Vordergrunds: Das Video vergleicht jedes neue Bild mit dem Hintergrundmodell. Die Bilder oder Teile der Struktur, die signifikante Unterschiede zum Hintergrund aufweisen, werden als Vordergrund betrachtet.
• Schwellenwertsetzung und Aktualisierung: Die Schwellenwertsetzung erkennt den Unterschied zwischen dem aktuellen Bild und dem Hintergrundmodell. Es vergleicht Pixel des Hintergrunds und der Vordergrundobjekte. Fachleute können dieses Modell je nach Bedarf und Anforderungen aktualisieren, um die Änderungen an den Szenen anzupassen.
• Verbesserung der Präzision: Fachleute wenden weitere Verarbeitungsschritte wie Rauschunterdrückung, Erosion und Dilatation an, um die Präzision der erkannten Objekte zu verbessern.
• Objektverfolgung und -analyse: Fachleute analysieren Objekte in Bewegung über mehrere Bilder hinweg, um ihr Verhalten weiter zu klassifizieren, zu zählen oder zu analysieren.

Techniken und Algorithmen der Hintergrundsubtraktion

Verschiedene Techniken und Algorithmen wurden entwickelt, um verschiedene Szenarien und Herausforderungen bei der Hintergrundsubtraktion zu adressieren. Von einfachen Methoden, die für statische Szenen geeignet sind, bis hin zu fortgeschrittenen Algorithmen, die für dynamische Umgebungen erforderlich sind, gibt es eine Vielzahl von Techniken.

• Statische Hintergrundsubtraktion: Es gibt zwei Formen der statischen Hintergrundsubtraktion, die einfache Subtraktion und die Bilddifferenzierung. Die einfache Subtraktion, die besser für statische Szenen geeignet ist, beinhaltet das Entfernen eines einzelnen Referenzbildes vom aktuellen Bild, um bewegte Objekte zu erkennen. Die Bilddifferenzierung berechnet den Unterschied in den Pixelwerten zwischen aufeinanderfolgenden Bildern und erkennt plötzliche Änderungen sowie Variationen in Rauschen und Lichtverhältnissen.

• Adaptive Hintergrundsubtraktion: Diese umfasst zwei Methoden, die Methode des gleitenden Durchschnitts und die Mischung von Gauss'schen Verteilungen. Die Methode des gleitenden Durchschnitts ist in Situationen nützlich, in denen sich der Hintergrund häufig ändern kann. Sie hilft, ein adaptives Hintergrundmodell zu pflegen, indem es basierend auf dem aktuellen Bild aktualisiert wird. Das Gauss'sche Mischmodell (GMM) ist eine verbesserte adaptive Hintergrundsubtraktionsmethode, die die Pixelverteilung als Mischung von Gauss'schen Verteilungen modelliert. Dies macht es besser geeignet, um komplexe und signifikante Änderungen in den Lichtverhältnissen zu bewältigen. Es ist wichtig zu beachten, dass Gauss eine mathematische Funktion in ihrer Grundform ist.

• Fortgeschrittene Algorithmen: Es gibt mehrere fortgeschrittene Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNN), die den Prozess des Deep Learning in der Hintergrundsubtraktion verbessern können. Diese CNN-basierten Modelle sind in der Lage, komplexe Merkmale aus Eingabebildern zu lernen, was sie befähigt, komplexe Herausforderungen wie Schatten, Reflexionen und dynamische Hintergründe zu bewältigen. Recurrent Neural Networks (RNNs) können kurzfristige Abhängigkeiten in Videosequenzen erfassen. Bestimmte Arten von RNNs haben geholfen, räumliche und zeitliche Daten für mehr Genauigkeit zu modellieren. Hybride Ansätze kombinieren traditionelle Techniken mit Deep-Learning-Modellen, um die besten Merkmale zu nutzen.

Best Practices für die Hintergrundsubtraktion

Nachfolgend sind einige Best Practices aufgeführt, die bei der effektiven Implementierung der Hintergrundsubtraktion berücksichtigt werden sollten.

• Verwenden Sie saubere und gut vorbereitete Daten, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Einige Datenvorverarbeitungsschritte, die vor der Datenanalyse berücksichtigt werden sollten, sind Rauschunterdrückung, Farbraumkonvertierung, Bildverbesserung und Kalibrierung.
• Passen Sie die Parameter der Hintergrundsubtraktionsalgorithmen für eine optimierte Leistung an. Die Auswahl von Schwellenwerten, Lernrate, Verlauf und Bewertungsmetriken sind einige Ansätze zur Parameteranpassung.
• Wählen Sie einen relevanten Algorithmus unter Berücksichtigung der Datenmerkmale und der Robustheit des Algorithmus, um mit den Daten und den Zielen des Projekts übereinzustimmen.
• Berücksichtigen Sie Hardware, um eine effiziente Verarbeitung für Live-Anwendungen wie Augmented Reality oder Videoüberwachung in kurzen Zeiträumen sicherzustellen. Dies hilft, die besten Ergebnisse für die Beschleunigung der Grafikverarbeitungseinheit (GPU), die effiziente Nutzung des Speichers, die Parallelisierung und die Hardwarekompatibilität zu überprüfen.

Erfahren Sie mehr über statistisches Modellieren, um Daten für eine effiziente und praktische Analyse vorzubereiten.