image-processing - 使用 Kinect : noise suppression around body shape 去除背景

Question

目标是在不同的背景上显示人(也就是背景去除)。
我将 Kinect 与 Microsoft 的 Beta Kinect SDK 一起使用。在深度的帮助下，背景被过滤，我们只得到人的图像。
这很简单，我们可以在 Internet 上随处找到执行此操作的代码。然而，深度信​​号是有噪声的，我们得到了不属于显示的人的像素。
我应用了一个边缘检测器来查看它是否有用，我目前得到了这个:

这是另一个没有边缘检测的:

我的问题是:我可以通过哪种方式摆脱人周围的这些嘈杂的白色像素？
我尝试了形态学操作，但 body 的某些部位被删除了，仍然留下白色像素。
该算法不需要是实时的，我可以在按下“保存图像”按钮时应用它。
编辑1:
我只是尝试用形状边框上最近的帧进行背景减法。您看到的单个像素在闪烁，这意味着它是噪声，我可以轻松摆脱它们。

编辑2:
该项目现在已经结束，这就是我们所做的:使用直接提供红外图像的 OpenNI 驱动程序手动校准 Kinect。结果非常好，但每次校准都特定于每个 Kinect。
然后，我们在边框上应用了一点透明度，结果看起来非常好!但是，我无法提供图片。

Answer 1

您的问题不仅仅是嘈杂的白色像素。你也错过了这个人的重要部分，例如。他右手的一部分。我建议您对深度数据的阈值设置更加保守(允许更多误报)。这会给你更多嘈杂的像素，但至少你会拥有整个人。

为了摆脱嘈杂的像素，我可以想到几件事:

羽化外部像素(如果您使用 Alpha channel ，请降低它们的强度/增加它们的透明度)

平滑图像，对平滑后的图像执行边缘检测，然后将这些边缘与原始清晰图像一起使用。

做一些皮肤区域检测来标记绝对属于一个人的部分。见 skin detection in the YUV color space?和 Skin Color Detection

对于衣服，使用色调和饱和度图像。如果您知道 T 恤的颜色(或者至少知道它不是中性色)，那么这将很容易脱颖而出。如果您不知道这些信息，那么可能值得使用其他帧建立一个人的模型(如果您的视频中有一个大的灰色 Blob 在四处移动，那么您的拍摄对象很可能穿着灰色衬衫)

这些方法并不相互排斥，因此可能值得尝试将它们组合起来。如果我想到其他任何事情，我会在这里发帖。