如何识别同一对象的两个图像中的更改

Question

我有两张图像，我知道这些图像代表完全相同的对象。在下图中，它们被称为参考和匹配。

与参考文献相比，图像匹配可以进行以下转换：

1. 物体可能通过添加（例如添加到侧面的污垢或字母）或遗漏（侧镜已被取出）在本地改变其外观。

2. 仅水平拉伸或缩小尺寸（垂直方向不调整尺寸）

3. 参考图像中没有部分参考图像（参考图像中以红色阴影显示）。

问题：如何确定以上述方式“改变”的地区？

创意＃1：一旦匹配图像的开头和结尾（图像中编号为1和3）与参考图像中的相应列对齐，动态时间扭曲似乎是一个很好的候选者，但我不知道如何继续。

创意＃2：在图像中匹配SIFT功能。由特征点位置产生的曲面细分将图像分解成非均匀的图块。使用图像之间的要素对应来确定要在图像之间匹配的切片。使用相似性度量来计算任何变化。

Answer 1

您可能需要考虑迭代注册算法。基本上，您希望执行优化以查找变换的参数，在您的情况下，水平缩放和水平平移。优化参数后，您将在两个图像之间进行转换，转换一个以匹配另一个图像，然后可以使用减法来识别具有差异的区域。

要注册，请查看ITK库。 您可以使用互信息作为指标进行梯度体面优化。它有许多不同的变换，可以捕获转换和缩放。代码应该在您显示的示例图像上快速运行。