忽略亮度的图像比较算法

Question

我正在寻找一种算法，我可以用它来比较两个图像，并确定两者之间是否存在显着差异。 “重要”，我的意思是，如果你拍了一张房间的两张照片，而其中一张房子的墙上有一只大蜘蛛，你就能够发现它。我并不真正感兴趣的是检测到什么，甚至在哪里 - 只是有不同之处。该算法需要忽略亮度。如果房间在白天变得更亮或更暗，算法应该忽略它。

即使您不知道算法，任何正确方向的提示都会有所帮助。

谢谢！

Answer 1

我会尝试对您的2d数据执行高通滤波。

根据Fourier，通过分析信号中的哪些频率，可以将每个信号转换为“频率空间”。这也适用于2D信号，如图像。

通过“高通滤波器”，您可以移除所有低频部分，例如恒定偏移和慢速渐变。如果应用于图像，它可以用作简单的“边缘检测”算法。查看示例可能会使其更容易理解：

我从网上的某个地方（左上角）拍了一张蜘蛛的照片。然后我降低了这张图片的亮度（左下角）。对于这两个版本，我使用GIMP (This plugin)应用了高通滤波器。对于两个输入图像，输出看起来非常相似。

我的建议：首先应用高通滤波器，然后查看差异。

可能出现的问题

根据要求，这里有一些我能想象到的问题。

• 没有锐边：如果您想要检测的物体没有锐边，您可能会使用HF-pass滤波将其滤除。但那可能是什么对象？它们必须是巨大的，平坦的（不产生阴影）和非结构化的。

• 只有颜色不同，而不是亮度：如果对象的颜色不同，但亮度与背景相同，则灰度转换可能会出现问题。但是如果遇到这个问题，只需分别分析R，G，B数据，那么至少有一个通道应该有助于检测物体 - 否则，你无论如何都看不到它。

修改 作为对???的回复，如果你也调整高通滤波图像的水平（当然大约是0.5 * 256），只需将其标准化为0,256再次得到

这可能不比你的结果差。但是，HP滤波器很简单，使用FFT时非常快。

Answer 2

如果相机完全静止且所有差异都是由于环境光线和/或相机曝光设置造成的，则可以通过标准化2张图像来忽略亮度（和对比度）。

从每个图像的所有像素中减去相应的图像平均值（平均像素值）并取差。这将照亮亮度。

如果你想要处理对比度，则计算每个图像的方差（在将均值设为0之后），并将像素值乘以将使它们具有相同方差的因子。现在差异对比也是不变的（假设没有过度/不足曝光区域）。

Answer 3

出现这种问题的一种常见方法是对相机拍摄的图像进行平均，并检测高于给定阈值的任何差异。

您需要将内存中的图像保留为平均图像。我们称之为“平均”。

每次你的相机拍照（称为“pic”），你都会：

• 总结“avg”和“pic”之间的绝对像素值差异。
  • 如果超过阈值，则会在相机前移动。
  • 否则，修改“avg”，使其稍微收敛到“pic”。由你来找到合适的公式，例如avg = avg * 0.95 + pic * 0.05。

在这里，您的参考图像会在一天内发生变化，以适应日晒和阴影的变化。

Answer 4

如何从像素中删除亮度分量：

Red_ratio = Red / (Red + Blue + Green)
Blue_ratio = Blue / (Red + Blue + Green)
Green_ratio = Green / (Red + Blue + Green)