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  • 水流方向检测

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    key words:
    前景提取;特征点检测;图像去抖动;颜色阈值分割;最小二乘法;
    考虑过的方法和策略:
     
    防抖,角点提取,抛物线二次曲线拟合;
    核密度估计;
    白色亮点检测;
    对于静态的图像和动态的图像分别检测;
    静态的图像只需要使用特征提取即可实现;
    光流法;
     

    MATLAB:
         基本的矩阵操作(矩阵元素赋值,初始化,排序,比较筛选);
         编程的操作; 
         图像相关的操作; 
         图像难点:特征点、特征匹配、仿射变换;最小二乘;阈值分割;
     
    分析:
    分析视频可知,画面中的水流没有明显的特征,而且画面存在较小的抖动,背景不是固定的,可以利用前景检测的方法分离出水流。
    首先将视频做去除抖动的操作:选择相邻的两个画面,分别提取特征点,做特征点匹配,获得仿射变换矩阵,作用于第二幅画面,去除仿射变形
    去除抖动后,将两幅图像做减法,获得前景中的运动的像素点(假设只有水流的像素点),对像素点做抛物线最小二乘拟合(选择鲁棒性高的最小二乘算法)即为水流的运动轨迹;
     
     
    要点:
    特征点如果落在运动的物体上对结果有影响,可以先确定背景所在的区域,只选择背景中的特征点。也可以选择其他的去抖动算法;
     
     
     
     
     
     
    对静态的单幅图像进行颜色分割可以看出水流白色区域:
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tangyuanjie/p/12924238.html
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