概述

在这篇教程中，我们将讨论图像处理中的遮挡问题。首先，我们定义遮挡的概念，然后讨论在图像处理中考虑遮挡情况的重要性，并提供一些示例。

定义

假设我们处于一个包含多个物体的三维场景中，并对这个场景进行拍照。根据定义，照片对应于将场景的一部分投影到二维空间。在这个空间中，场景的前景对象会遮挡背景表面。简单来说，图像中的遮挡发生在当一个物体隐藏了另一个物体的部分时。遮挡区域取决于相机相对于场景的位置。

例如，在下图中，摄影师（前景对象）遮挡了一部分建筑（背景表面）：

遮挡定义

遮挡被认为是减少可用视觉信息最常见的事件之一。由于大量视觉信息被隐藏且无法捕获，遮挡是图像处理和计算机视觉领域许多任务仍然难以解决的主要原因。

以目标跟踪为例，我们的目标是在环境中识别并跟踪单个或多个对象。其应用广泛，包括自动驾驶中的车辆和行人跟踪。然而，如果我们要跟踪的对象在某个时刻被另一个对象遮挡，系统可能会失去对第一个对象的跟踪。在自动驾驶等情况下，这个问题可能具有灾难性影响。因此，跟踪算法应始终包含处理可能遮挡的步骤或技术。

下面的图片展示了基于对象颜色的追踪器在遇到遮挡问题时的一个常见问题：

左、右图中，系统正确地追踪了两个对象，但忽略了蓝色对象的遮挡区域。中间图中，系统错误地将蓝色对象视为两个独立的对象。

现在，我们将展示一些需要考虑遮挡情况的设计系统的重要案例。

人脸识别的目标是使用人脸来识别一个人的身份。输入是一张面部图像，输出是该人的姓名。人们通常佩戴配件、帽子、眼镜和其他物体，这些物体遮挡了他们脸部的重要部分。因此，人脸识别系统应该能够应对这类遮挡，以便表现良好。

下图显示了一个戴口罩的女性。人脸识别系统可能无法识别她，因为她的鼻子和嘴巴被隐藏了：

增强现实系统的目的是通过计算机生成的图像增强用户的视野。主要问题是如何真实地将虚拟图像与实际物体融合。因此，我们意识到实际物体和虚拟物体之间的遮挡非常常见，并处理这些情况对于有效的增强现实系统非常重要。

下图显示了购物用增强现实系统的界面。虚拟标签遮挡了一些实际对象的部分：

在这篇教程中，我们讨论了遮挡。我们从定义术语开始，然后讨论了它在许多计算机视觉和图像处理任务中的重要作用。