用最简单的差分法实现了一下前景分割。使用的mall数据集。

思路是这样的:首先设定一个队列的长度,若读取的图片张数少于队列长度则以当前读取到的图片做平均。否则则以队列中的图片做平均。

这样之后和当前图片做差分,大于差分阈值的就是前景。

%init
close all ;
path = './mall_dataset/frames/';
numofImages = 30 ;
image_cells = cell(numofImages,1) ;
E = cell(numofImages,1) ;
Em = cell(numofImages,1) ; %param
Wh = 10 ;%人高
Ww = 5 ;%人宽
defualtLenOfList = 5 ;%前景差分时默认的队列长度
dif_t = 60 ;%差分阈值 %kenel
gaussian_kenel = fspecial('gaussian',3,0.5) ; %program
for i=1:numofImages
temp = i ;
prefix = 'seq_00' ;
while temp < 1000
prefix = strcat(prefix,'0') ;
temp = temp*10 ;
end
prefix = strcat(prefix,num2str(i)) ;
I=imread([path,prefix,'.jpg']); %依次读取每一幅图像
I = rgb2gray(I);
I = imfilter(I,gaussian_kenel) ;
%I = uint8(I) ;
[Gmag,Gdir] = imgradient(I) ;
E{i}.Gmag = Gmag;
E{i}.Gdir = Gdir ;
image_cells{i} = I ;
%todo strip高=wp/W? 不一定好
%差分处理
Gmean = 0 ;
if i~=1 if i>defualtLenOfList
lenoflist = defualtLenOfList ;
else
lenoflist = i-1 ;
end Lstart = i-lenoflist ;
Ltail = i-1 ;
for j=Lstart:Ltail
Gmean = Gmean + (E{j}.Gmag ./ lenoflist) ;
end Lmean = 0 ;if lenoflist>=defualtLenOfList
for k=Lstart:Ltail
Lmean = Lmean + (E{k}.Gmag./lenoflist) ;
end
for k=Lstart:Ltail
Lvar = Lvar+((E{k}.Gmag-Lmean).^2)./lenoflist ;
end
end Gmoving = E{i}.Gmag - Gmean ;
Gmoving = Gmoving .* (Gmoving>dif_t) ;
G = uint8(Gmoving);
imshow(G) ;
end
end

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