术语-BLOB：BLOB

ylbtech-术语-Blob：Blob

计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。标记完成的每个Blob都表明一个前景目标，而后就能够计算Blob的一些相关特征。其优势在于经过Blob提取，能够得到相关区域的信息，可是速度较慢，分析难度大。

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一、

中文名：blob

外文名：blob

用    途：目标跟踪

领    域：计算机

含    义： 图像中的一块连通区域

类    别： 基于区域的跟踪

目录

1. 1 背景
2. 2 简介
3. 3 核心思想

1. 4 分析方法
2. 5 特色
3. ▪ 缺点

二、

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一、

背景

目标跟踪是计算机视觉中的一项重要研究任务，应用场景普遍。它要解决的是： 对运动目标在图像平面上的轨迹进行估计的问题。跟踪器须要在视频序列的不一样帧中，将一个惟一的标签分配给特定的跟踪目标。此外，根据跟踪结果还能够提供与运动目标相关的信息，如目标的一些形状外貌、运动状态以及统计信息等。

 

简介

计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。标记完成的每个Blob都表明一个前景目标，而后就能够计算Blob的一些相关特征，如：面积、质心、外接矩形等几何特征，还能够计算Blob的颜色、纹理特征，这些特征均可以做为跟踪的依据。

基于Blob的跟踪属于基于区域的跟踪，该算法在多篇文献中被研究过。有学者将Blob用于车辆的跟踪，首先用特征检测来提取目标Blob并计算Blob的几何特征，在进行Blob跟踪的时候，将Blob面积重叠率在50%以上做为匹配标准。有学者将Blob用于移动机器人的视觉跟踪系统中，在该系统中，首先用鼠标标记目标，而后对目标进行颜色学习，造成目标表面颜色的RGB向量集。在目标跟踪的过程当中遍历图像，经过将全部像素点与目标RGB向量集做对比来寻找目标色块，再提取色块的特征用于后续跟踪。有学者提出基于Blob的Mean-shift跟踪，考虑到目标在移动过程当中，可能会发生形变，因此在Blob周围不断调整搜索窗口大小，而后在窗口区域和目标之间做特征匹配以此来跟踪目标。有学者提出的多目标跟踪算法中，采用Blob标记法来对前景目标进行汇集和生长。有学者在车辆跟踪系统中，先检测车辆Blob，而后进行学习，造成属于车辆的特征类。有学者在提取目标过程当中将Blob匹配与混合高斯算法相结合，而后与混合高斯算法结果对比，实验结果代表该文献算法提取出的目标更加完整。

 

核心思想

Blob算法的核心思想， 就是在一块区域内，将出现”灰度突变”的范围找出来。 肯定其大小、形状及面积等。算法从边缘寻找中的 ”卷积算法”，例如”卷积算法”的矩阵设定为2*4扫描从左向右从上至下进行的。矩阵每移动一步，算法计算矩阵中前半部(列1及列2)的灰度值总和，与矩阵中后半部(列3及列4)的灰度值总和的差。假如矩阵中这块图像的颜色为相同，也就是说矩阵中的8个像素的灰度极接近的话，那么，这个矩阵前部与后部灰度值总和差应该是趋近0的。程序一步步运行，矩阵前部与后部的灰度值总和差一直接近0。若是矩阵扫描到了一块前景的边缘，这时矩阵前部与后部灰度值总和差突变了，灰度值再也不接近，则是到了一个Blob。当算法扫描完整的时候，系统就记录了所有发生这种突变状况的点的坐标。以后再对这些边缘点进行一系列的分析，即可以获得这个Blob的大小、形状及面积等信息。

 

分析方法

Blob分析的重要一个步骤是连通区域的肯定。按照处理方式的不一样Blob分析基本上分红两种：基于像素扫描的处理方法和基于 游程编码(RLE)的处理方法。前者表明性的方法有递归法与两次扫描法；基于游程编码的方法是对于二值图像有一种编码方法RLE，其基本思想是对连在一块儿的黑色或者白色像素数(游程)用不一样的码字来编码。其方法：计算连续出现的数据长度来进行压缩。例如：对于数据AAAAABBBBAA而言，RLE的结果是5A482A。这样对图像逐行进行RLE，并将相连的像素块合并；最终提取出多个连通区域，获得每一个连通区域的链码表和线性表。得到链码表就能够计算出区域边界轮廓长度和周长；线性表则能够计算面积和重心等参数。  

 

特色

 

缺点

目前的Blob算法有几个缺点：

一、速度过慢，要整个区域做逐点扫描。

二、Blob分析难度大。这是一纯几何学上的问题，一个不规则的形状，如何计算它的面积、大小没有简单易行的算法，太过复杂，运算时间就长，速度就更慢了。另外，实际应用中，没有单纯的表面检测，在一个场景中一般要检测几个区域块， 表面检测只是其中一项。这就使Blob分析算法的局限性更为明显。好比，咱们作一个印刷品的检测：一是检测印刷品上印上去的字是否清楚；二是检测印刷品表面有没有划痕。因而，Blob算法就要能区别出哪一个是文字，哪一个是划痕。

三、实际应用。Blob算法在实际应用中，很是依赖光源。几乎能够说，Blob算法若是离开了一个可靠的光源设计，则彻底不起做用。场景中有各类不一样的颜色，这些颜色上的差别，在黑白相机下来看，就是灰度值的变化，由于颜色的表现跟光源有很大的关系，因此一个稳定的光源是必须的。  [2] 

 

优势

Blob在目标跟踪的优点有：

（1）经过Blob提取，能够得到相关区域的信息，这些信息能够做为边缘监测器或者角点检测器的补充信息。在目标识别中，Blob能够提供局部的统计信息和外貌信息，这些信息可以为目标识别和跟踪提供依据；

（2）能够利用Blob对直方图进行峰值检测；

（3）Blob还能够做为纹理分析和纹理识别的基元；

（4）经过Blob分析，能够获得目标的个数及其所在区域，在进行目标匹配时，不须要对全局图像进行搜索。

二、

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一、

https://baike.baidu.com/item/blob/543419

二、

 

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