Восстановите кривые из шумного набора точек

11

Справочная информация: я пытаюсь сделать систему, которая отслеживает количество пузырьков в видео

Я реализую обнаружение пузырей в одном случае изображения, используя Круговое преобразование Хафа. Из-за окклюзии, размытия и других факторов это обнаружение никогда не будет точным на 100%. Я настраиваю процедуру обнаружения для высокого отзыва, возможно, за счет точности.

Как только это будет сделано и применено к последовательности кадров из видео, у меня будет ряд обнаружений, которые можно охарактеризовать как точки в 4-мерном пространстве - положение по оси x, положение по оси y, радиус и индекс кадра.

Есть ли процедура, которая может восстановить кривые из этого облака точек 4D?

image-processing noise computer-vision opencv maximum-a-posteriori-estimation Alex
источник
1
Кросс-пост
Эмре
применить 4-й медианный фильтр, а затем разнообразные методы обучения (такие как карта распространения и т. д.)
бла
2
Рассматривали ли вы прогноз движения пузырьков? Это позволит сглаживать со временем, что может улучшить ваши результаты.
г-н Уайт
1
Некоторые изображения могут быть полезны
Андрей Рубштейн

Ответы:

1

Ваша проблема очень похожа на проблему с отслеживанием сот. Это было решено довольно хорошо с использованием подходов, основанных на треклетах, где каждый объект (пузырь, ячейка и т. Д.) Моделируется как оценка Maximum a-Posteriori (MAP). Решение этой проблемы заключается в линейном программировании. Вы можете получить хорошее представление о подходах и веб-реализации здесь

навигационный
источник