Image processing 从X射线图像中去除伪影

我会有很多卡车以40公里/小时的速度通过X射线扫描仪的X射线图像。目标是将卡车本身从扫描中移除，只留下货物，以便操作员能够更容易地检测货物中的威胁和违禁物品

我最初的想法是使用神经网络来检测之前看到的卡车中哪一辆最接近刚刚被扫描的卡车。如果最近的一个仍然很远，我会将当前的一个作为新的添加到“以前看到的”。如果不是，则从当前卡车的扫描中减去最相似的卡车，这样我们只能得到货物。一个问题是，目前还不清楚如何从刚刚添加到模型中的卡车上卸下货物。此外，卡车类型太多，因此性能可能不令人满意

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你会对如何解决这项任务提出建议吗？或者，我可以在互联网上的哪些资源上找到帮助？

这是一个太宽泛的问题，很不幸，我不得不分享一个想法：

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尝试解决每个图像像素的二值分类任务，将其分类为“货物的一部分”\“不是货物的一部分”。我相信，通过使用具有池层的深度卷积网络，您应该能够得到一个系统，该系统将告诉您哪些像素代表图像中的货物，哪些像素代表卡车。

这是一个开放的研究领域。。这个问题太宽泛了。找到适合您的图像和应用程序的东西需要数周/数月的时间来设计。