背景差分(はいけいさぶん、英: background subtraction)とは、観測画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を指す。このとき、事前に取得した画像を背景画像と呼ぶ。また、背景画像に存在しない物体が占める領域を前景領域、それ以外を背景領域と呼ぶ。手法によっては、事前に複数枚の画像を取得して背景モデルを構築し、その背景モデルと新たに観測された画像の比較により前景領域と背景領域を分割する場合もある。さらに、より広義の意味として、事前に背景画像を取得せずに前景領域と背景領域に分割する処理一般を指して背景差分と呼ぶ場合もある。本記事では事前に背景画像を取得したり、背景モデルを構築しておく狭義の意味での背景差分について説明する。

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  • 背景差分(はいけいさぶん、英: background subtraction)とは、観測画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を指す。このとき、事前に取得した画像を背景画像と呼ぶ。また、背景画像に存在しない物体が占める領域を前景領域、それ以外を背景領域と呼ぶ。手法によっては、事前に複数枚の画像を取得して背景モデルを構築し、その背景モデルと新たに観測された画像の比較により前景領域と背景領域を分割する場合もある。さらに、より広義の意味として、事前に背景画像を取得せずに前景領域と背景領域に分割する処理一般を指して背景差分と呼ぶ場合もある。本記事では事前に背景画像を取得したり、背景モデルを構築しておく狭義の意味での背景差分について説明する。 (ja)
  • 背景差分(はいけいさぶん、英: background subtraction)とは、観測画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を指す。このとき、事前に取得した画像を背景画像と呼ぶ。また、背景画像に存在しない物体が占める領域を前景領域、それ以外を背景領域と呼ぶ。手法によっては、事前に複数枚の画像を取得して背景モデルを構築し、その背景モデルと新たに観測された画像の比較により前景領域と背景領域を分割する場合もある。さらに、より広義の意味として、事前に背景画像を取得せずに前景領域と背景領域に分割する処理一般を指して背景差分と呼ぶ場合もある。本記事では事前に背景画像を取得したり、背景モデルを構築しておく狭義の意味での背景差分について説明する。 (ja)
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  • 背景差分(はいけいさぶん、英: background subtraction)とは、観測画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を指す。このとき、事前に取得した画像を背景画像と呼ぶ。また、背景画像に存在しない物体が占める領域を前景領域、それ以外を背景領域と呼ぶ。手法によっては、事前に複数枚の画像を取得して背景モデルを構築し、その背景モデルと新たに観測された画像の比較により前景領域と背景領域を分割する場合もある。さらに、より広義の意味として、事前に背景画像を取得せずに前景領域と背景領域に分割する処理一般を指して背景差分と呼ぶ場合もある。本記事では事前に背景画像を取得したり、背景モデルを構築しておく狭義の意味での背景差分について説明する。 (ja)
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  • 背景差分 (ja)
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