Este no es un enfoque "bien citado" o estado del arte para la sustracción de antecedentes en cualquier caso. Sin embargo, su segunda oración dice que estaba experimentando con diferentes enfoques , por lo que creo que lo que tengo que decir aún tendrá algún valor.
General sobre el enfoque:
Lo que propongo es una representación de imagen invariante de contraste , llamada Árbol de formas o Árbol de línea de nivel (desafortunadamente, hubo más nombres, aún no se decidieron por un nombre comúnmente aceptado).
La idea general en esa aplicación propuesta es construir una representación de contraste-invariante-ish de un par de imágenesyoX y yoy, y luego busca las diferencias. La ventaja es que puede obtener , como salida, partes presentes enyoy pero no en Ix(o viceversa) en comparación con las comparaciones de imágenes más simples , donde el resultado son todas las diferencias, es decir, todo lo que está presente en una de las imágenes y no en la otra .
Posible forma de usar con cámaras de seguridad:
Si su aplicación es una cámara de seguridad, entonces supongo que puede obtener algunas imágenes de verdad en buenas condiciones (iluminación uniforme, oclusiones bajas). Luego, podría construir un Árbol de Formas a partir de su imagen de verdad básica y luego usarlo para detectar nuevos objetos presentes en las imágenes actuales . Los árboles deberían ser similares, porque no se basan en niveles globales de píxeles grises, sino más bien en "contraste local": la pregunta principal que impulsa el proceso de construcción del árbol es si es más brillante / más oscuro que el entorno , y no qué tan brillante / oscuro ¿es .
Literatura:
Las últimas dos páginas de este documento son relevantes para su aplicación particular:
Puede encontrar algunas referencias relevantes en mi respuesta aquí , pero ahora me parece que la breve descripción general que hice para esa respuesta está lejos de ser completa.
Los autores de ese artículo en particular también publicaron un folleto en la serie LNM sobre ese árbol en particular:
Y finalmente, esos enfoques eran más teóricos que prácticos hasta hace solo unos días, porque el peor momento de construcción fue cuadrático en el número de píxeles de imagen. Ayer mismo, se presentó un algoritmo cuasi lineal que finalmente hace que el Árbol de las Formas sea utilizable en varias aplicaciones: