Обработка изображений: что такое окклюзия?

Question

Я занимаюсь разработкой проекта обработки изображений, и во многих научных работах я сталкиваюсь со словом окклюзия , что означают окклюзии в контексте обработки изображений? Словарь дает только общее определение. Кто-нибудь может описать их, используя изображение в качестве контекста?

Answer 1

Окклюзия означает, что есть что-то, что вы хотите увидеть, но не можете из-за какого-либо свойства вашей настройки датчика или какого-либо события. Точно то, как это проявляется или как вы решаете проблему, будет меняться в зависимости от проблемы .

Некоторые примеры:

Если вы разрабатываете систему, которая отслеживает объекты (люди, автомобили, ...), тогда происходит окклюзия, если отслеживаемый объект скрыт (скрыт) другим объектом. Как два человека, проходящих мимо друг друга, или машина, которая едет под мостом. Проблема в этом случае заключается в том, что вы делаете, когда объект исчезает и появляется снова.

Если вы используете камеру диапазона , то окклюзия - это области, в которых у вас нет никакой информации. Некоторые камеры лазерного диапазона работают, пропуская лазерный луч на исследуемую поверхность, а затем располагают настройкой камеры, которая определяет точку удара этого лазера в полученном изображении. Это дает 3D-координаты этой точки. Однако, поскольку камера и лазер не обязательно совмещены, 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 произойти в стереоизображении , если есть части сцены, которые видны только одной из двух камер. Данные о дальности, очевидно, не могут быть собраны из этих точек.

Возможно, есть и другие примеры.

Если вы укажете свою проблему, то, возможно, мы сможем определить, что такое окклюзия и какие проблемы это влечет за собой

Answer 2

Проблема окклюзии является одной из основных причин, по которой компьютерное зрение в целом ухудшается. В частности, это гораздо более проблематично при отслеживании объектов . Смотрите ниже цифры:

Обратите внимание, что лицо женщины не полностью видно в кадрах 0519 & 0835 в отличие от лица в кадре 0005.

---

А вот еще одна картина, где лицо человека частично скрыто во всех трех кадрах.

---

Обратите внимание на изображение ниже, как отслеживание пары в красно-зеленой рамке потеряно в средней рамке из-за окклюзии (то есть частично скрыто другим человеком перед ними), но правильно отслежено в последнем кадре, когда они становятся ( почти ) полностью видимыми.

Изображение предоставлено: Стэнфорд, USC

Answer 3

Окклюзия - это та, которая блокирует наш взгляд. На изображении, показанном здесь, мы можем легко увидеть людей в первом ряду. Но второй ряд частично виден, а третий - гораздо менее заметен. Здесь мы говорим, что вторая строка частично закрыта первой строкой, а третья строка закрыта первой и второй строками. Мы можем видеть такие окклюзии в классных комнатах (студенты сидят в рядах), транспортных развязках (транспортные средства, ожидающие сигнала), лесах (деревья и растения) и т. Д., Когда много объектов.

Answer 4

Поскольку другие ответы хорошо объяснили окклюзию, я только добавлю к этому. По сути, между нами и компьютерами существует семантическая пропасть.

Компьютер фактически видит каждое изображение как последовательность значений, обычно в диапазоне 0-255, для каждого цвета в изображении RGB. Эти значения индексируются в виде (строки, столбцы) для каждой точки изображения. Таким образом, если объекты меняют свое положение относительно камеры, где скрывается какой-либо аспект объекта (пусть руки человека не отображаются), компьютер увидит другие числа (или ребра, или любые другие функции), поэтому это изменится для компьютерного алгоритма обнаруживать, распознавать или отслеживать объект.