检测打印图像中的缺陷/差异

Question

我一直在尝试各种方法来检测打印图像中的缺陷。被认定为缺陷的特征可能包括划痕，变色等。

我在图像处理方面经验不足，不确定我的方法是否可以接受。

我尝试了几种方法：

给出两个图像（一个好，另一个是缺陷）

1. 阈值和模糊
2. 运行Canny边缘检测
3. 使用fastNlMeansDenoising
删除噪音
4. 对这两个图像进行XOR并使用SIFT查找可能被归类为缺陷的突出功能。

它非常有效 - 在非常有限的情况下。

似乎这个方法在行业中被使用/提出了一点（？），如in this paper所示。但问题是，如果你有两个图像没有对齐到最轻微的位，那么你就会遇到问题，因为所有的XOR都会导致XOR-ed图像非常错误。所以对我而言，它似乎不是一个可接受的解决方案，因为每次都不可能完美地对齐两个图像（或者我可以尝试重新对齐图像）。

我应该如何处理这个问题。有没有一种方法类似于XOR-ing，它更容忍微妙的差异？或许，一种完全不同的方法。

可能的替代

将两个图像分成n个像素的块。计算并比较从图像A到图像B分解的每个像素块的直方图。即使其中一个图像模糊不清，直方图应该仍然相似（不确定这是否是一个合理的假设） 。如果任何块包含黑色或白色斑点，则应标记该块以供进一步检查。

检测较暗的字体颜色

检测那些不应该在那里的眉毛

检测褪色/变亮区域