Sottrazione dello sfondo

Che cos'è la sottrazione dello sfondo?

La sottrazione dello sfondo è una tecnica ampiamente utilizzata nell'elaborazione video e nella visione artificiale per rilevare oggetti in movimento. Un algoritmo confronta gli oggetti in movimento nel video con un'immagine di primo piano e una di sfondo.

È utile in situazioni che coinvolgono il tracciamento e l'identificazione di oggetti come il monitoraggio del traffico e la sorveglianza. Anche le produzioni cinematografiche e televisive utilizzano la sottrazione dello sfondo per creare set virtuali.

Molti ricercatori utilizzano software di analisi statistica per analizzare la sottrazione dello sfondo e condurre ricerche sull'identificazione dello spettro.

Applicazioni della sottrazione dello sfondo

La sottrazione dello sfondo è una tecnica fondamentale utilizzata nella visione artificiale. I suoi usi e applicazioni sono diffusi in vari domini. Di seguito sono riportate alcune applicazioni significative in cui la sottrazione dello sfondo svolge un ruolo molto cruciale.

• Sorveglianza video i sistemi si basano fortemente sulla sottrazione dello sfondo per rilevare e tracciare oggetti in un ambiente monitorato. Rimuovendo lo sfondo statico, questi sistemi possono avviare allarmi o azioni quando viene rilevata una discrepanza.
• Tracciamento degli oggetti tiene d'occhio i veicoli sulle strade e monitora gli animali nei santuari.
• Riconoscimento dei gesti aiuta a isolare gesti o movimenti fatti da oggetti o individui dal rumore di fondo. È essenziale per controllare dispositivi, ambienti di realtà virtuale (VR) e giochi con gesti.
• App di realtà aumentata (AR) sovrappongono informazioni o oggetti digitali su semplici immagini catturate con una fotocamera. La sottrazione dello sfondo differenzia tra scene del mondo reale ed elementi virtuali per creare esperienze AR fluide.
• Imaging medico isola regioni o strutture specifiche di interesse nelle immagini correlate alla medicina. I professionisti utilizzano la sottrazione dello sfondo per migliorare le immagini e segmentare gli oggetti.

Processo di sottrazione dello sfondo

La sottrazione dello sfondo funziona con uno sfondo statico attraverso i seguenti passaggi:

• Modellazione dello sfondo: Creare un modello dello sfondo rappresenterà la parte statica della scena video senza oggetti in movimento. Comprende un'unica immagine, consentendo un modello più dettagliato con variazioni di illuminazione, ombre o riflessi.
• Rilevamento del primo piano: Il video confronta ogni nuovo fotogramma con il modello di sfondo. I fotogrammi o le parti della struttura che mostrano differenze significative rispetto allo sfondo saranno considerati il primo piano.
• Soglia e aggiornamento: La soglia rileva la differenza tra il fotogramma corrente e il modello di sfondo. Confronta i pixel degli oggetti di sfondo e di primo piano. I professionisti possono aggiornare questo modello secondo le esigenze e i requisiti per adattarsi ai cambiamenti apportati alle scene.
• Miglioramento della precisione: I professionisti applicano ulteriori passaggi di elaborazione come la riduzione del rumore, l'erosione e la dilatazione per migliorare la precisione degli oggetti rilevati.
• Tracciamento e analisi degli oggetti: I professionisti analizzano gli oggetti in movimento attraverso i fotogrammi per ulteriormente classificare, contare o analizzare il loro comportamento.

Tecniche e algoritmi di sottrazione dello sfondo

Sono state sviluppate diverse tecniche e algoritmi per affrontare vari scenari e sfide quando si tratta di sottrazione dello sfondo. Dai metodi semplici adatti a scene statiche agli algoritmi avanzati richiesti per ambienti dinamici, esiste una gamma di tecniche disponibili.

• Sottrazione dello sfondo statico: Esistono due forme di sottrazione dello sfondo statico, la sottrazione di base e la differenziazione dei fotogrammi. La sottrazione di base, più adatta per scene statiche, comporta la rimozione di un singolo fotogramma di riferimento dal fotogramma corrente per rilevare oggetti in movimento. La differenziazione dei fotogrammi calcola la differenza nei valori dei pixel tra fotogrammi consecutivi, rilevando cambiamenti improvvisi e variazioni nel rumore e nelle condizioni di illuminazione.

• Sottrazione dello sfondo adattiva: Comprende due metodi, il Metodo della Media Mobile e la Miscela di Gaussiani. Il Metodo della Media Mobile è utile in situazioni in cui lo sfondo è destinato a cambiare frequentemente. Aiuta a mantenere un modello di sfondo adattivo aggiornandolo in base al fotogramma corrente. Il Modello di Miscela di Gaussiani (GMM) è un metodo migliorato di sottrazione dello sfondo adattiva che modella la distribuzione dei pixel come una miscela di gaussiani. Questo lo rende più adatto a gestire cambiamenti complessi e significativi nelle condizioni di illuminazione. È importante notare che Gaussiana è una funzione matematica nella sua forma base.

• Algoritmi avanzati. Esistono molteplici algoritmi avanzati come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) che possono migliorare il processo di apprendimento profondo nella sottrazione dello sfondo. Questi modelli basati su CNN sono in grado di apprendere caratteristiche intricate dai fotogrammi di input, il che li rende competenti per affrontare sfide complesse come ombre, riflessi e sfondi dinamici. Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) possono catturare dipendenze a breve termine in sequenze di video. Alcuni tipi di RNN hanno aiutato a modellare dati spaziali e temporali per una maggiore precisione. Gli approcci ibridi combinano tecniche tradizionali con modelli di apprendimento profondo per sfruttare le migliori caratteristiche.

Migliori pratiche per la sottrazione dello sfondo

Di seguito sono riportate alcune migliori pratiche che dovrebbero essere considerate durante l'implementazione efficace della sottrazione dello sfondo.

• Usa dati puliti e ben preparati per migliorare l'accuratezza dei risultati. Alcuni passaggi di pre-elaborazione dei dati da considerare prima di analizzare i dati sono la riduzione del rumore, la conversione dello spazio colore, il miglioramento delle immagini e la calibrazione.
• Regola i parametri per gli algoritmi di sottrazione dello sfondo per prestazioni ottimizzate. La selezione della soglia, il tasso di apprendimento, la storia e le metriche di valutazione sono alcuni approcci per la regolazione dei parametri.
• Scegli un algoritmo rilevante considerando le caratteristiche dei dati e la robustezza dell'algoritmo per allinearsi con i dati e gli obiettivi del progetto.
• Fai considerazioni hardware per garantire un'elaborazione efficiente per applicazioni live come la realtà aumentata o la sorveglianza video in brevi durate. Questo aiuta a verificare i migliori risultati per l'accelerazione dell'unità di elaborazione grafica (GPU), l'uso efficiente della memoria, la parallelizzazione e la compatibilità hardware.

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