用于运动人体的图像特征提取的图像预处理

资 源 简 介

用于运动人体的图像特征提取的图像预处理

详 情 说 明

在计算机视觉领域，针对运动人体的图像特征提取是行为识别、姿态分析等任务的重要前置步骤。有效的预处理能显著提升后续特征的质量，尤其对于动态场景中的复杂特征（如速度、形态等）尤为关键。以下是核心预处理流程的分解：

噪声抑制 运动图像常因环境光变化或设备抖动引入噪声，采用高斯滤波或中值滤波可平滑图像，同时保留边缘信息，这对后续灰度共生矩阵的纹理分析至关重要。

背景分离 通过帧差法或光流法提取运动区域，结合背景建模（如混合高斯模型）去除静态干扰。分离后的目标区域可准确计算高宽比、紧密度等形态特征。

动态特征增强 对连续帧进行运动估计（如LK光流），量化速度向量。归一化处理避免尺度差异，使不同场景下的运动特征具有可比性。

纹理与矩的优化 对于灰度共生矩阵和Hu矩，需统一图像尺寸和灰度级，例如通过直方图均衡化增强对比度。主成分分析（PCA）前应对特征矩阵中心化，消除相关性。

频域处理适配 离散余弦变换（DCT）要求图像分块标准化，通常将人体区域裁剪为固定分辨率，以减少高频分量冗余，突出能量集中的低频特征。

预处理阶段的严谨性直接决定了高阶特征的鲁棒性，例如紧密度对分割精度的依赖，或Hu矩对轮廓完整性的敏感。合理的流程设计需权衡计算效率与特征保真度，尤其在实时系统中需优化滤波和背景更新的开销。