Обработка изображений: что такое окклюзии?

Ответ 1

Окклюзия означает, что есть что-то, что вы хотите увидеть, но не может из-за какого-либо свойства настройки вашего датчика или какого-либо события. Именно то, как оно проявляется или как вы справляетесь с проблемой, будет зависеть от проблемы.

Некоторые примеры:

Если вы разрабатываете систему, в которой отслеживает объекты (люди, автомобили,...), тогда происходит окклюзия, если объект, который вы отслеживаете, скрыт (закрыт) другим объектом. Как два человека, идущие мимо друг друга, или автомобиль, который едет под мостом. Проблема в этом случае - это то, что вы делаете, когда объект исчезает и снова появляется снова.

Если вы используете камеру диапазона, то окклюзия - это области, в которых у вас нет никакой информации. Некоторые лазерные дальномеры работают, передавая лазерный луч на исследуемую поверхность, а затем устанавливают камеру, которая идентифицирует точку удара этого лазера в полученном изображении. Это дает 3D-координаты этой точки. Однако, поскольку камера и лазер не обязательно выровнены, на исследуемой поверхности могут быть точки, которые камера может видеть, но лазер не может попасть (окклюзия). Проблема здесь больше связана с настройкой датчика.

То же самое может произойти в стереоизображении, если есть части сцены, которые видны только одной из двух камер. Из этих точек очевидно, что данные диапазона не могут быть собраны.

Есть, вероятно, больше примеров.

Если вы укажете свою проблему, тогда, возможно, мы сможем определить, что такое окклюзия в этом случае и какие проблемы она влечет за собой

Ответ 2

Проблема окклюзии является одной из основных причин, почему компьютерное зрение в целом сложно. В частности, это гораздо более проблематично в отслеживании объектов. См. Приведенные ниже цифры:

Обратите внимание, как лицо леди не полностью видимо в кадрах 0519 и 0835 в отличие от лица в кадре 0005.

И вот еще одна картина, где лицо мужчины частично скрыто во всех трех кадрах.

Обратите внимание на следующее изображение, как отслеживание пары в красной и зеленой ограничивающей рамке теряется в среднем кадре из-за окклюзии (т.е. частично скрытой другим лицом перед ними), но правильно отслеживается в последнем кадре, когда они становятся (почти) полностью видимыми.

Фото любезно предоставлено: Stanford, USC

Ответ 3

Окклюзия - это та, которая блокирует наш взгляд. На изображении, показанном здесь, мы можем легко увидеть людей в первом ряду. Но вторая строка частично видимая, а третья строка намного менее заметна. Здесь мы говорим, что вторая строка частично закрыта первой строкой, а третья строка закрыта первой и второй строками. Мы можем видеть такие окклюзии в комнатах класса (ученики, сидящие рядами), дорожные развязки (транспортные средства, ожидающие сигнала), леса (деревья и растения) и т.д., Когда есть много объектов.

Ответ 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 показаны), компьютер увидит другие числа (или ребра, или любые другие функции), поэтому это изменится для компьютерного алгоритма, чтобы обнаруживать, распознавать или отслеживать объект.