Stellen Sie Kurven aus einer lauten Punktsammlung wieder her

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Hintergrund: Ich versuche, ein System zu erstellen, das eine Reihe von Blasen in einem Video verfolgt

Ich implementiere die Blasenerkennung im Einzelbildfall mithilfe der Circular Hough-Transformation. Aufgrund von Okklusion, Unschärfe und anderen Faktoren wird diese Erkennung niemals 100% genau sein. Ich stelle das Erkennungsverfahren auf einen hohen Rückruf ein, möglicherweise auf Kosten der Präzision.

Sobald dies erledigt und auf eine Folge von Bildern aus einem Video angewendet ist, werde ich eine Reihe von Erkennungen haben, die als Punkte im 4D-Raum charakterisiert werden können - x-Position, y-Position, Radius und Bildindex.

Gibt es ein Verfahren, mit dem Kurven aus dieser 4D-Punktwolke wiederhergestellt werden können?

image-processing noise computer-vision opencv maximum-a-posteriori-estimation Alex
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Cross-posted
Emre
Wenden Sie einen 4d-Medianfilter an und dann vielfältige Lerntechniken (wie Diffusionskarte usw.)
bla
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Haben Sie die Bewegung der Blasen vorhergesagt? Dies würde eine Glättung im Laufe der Zeit ermöglichen, was Ihre Ergebnisse verbessern könnte.
Mr. White
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Einige Bilder könnten hilfreich sein
Andrey Rubshtein

Antworten:

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Ihr Problem ist dem Problem der Zellverfolgung sehr ähnlich. Dies wurde recht gut mit Tracklet-basierten Ansätzen gelöst, bei denen jedes Objekt (Blase, Zelle usw.) als Maximum-a-Posteriori-Schätzung (MAP) modelliert wird. Die Lösung hierfür ist die lineare Programmierung. Hier können Sie sich einen guten Überblick über die Ansätze und eine webbasierte Implementierung verschaffen

nav
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