opencv - 定性比较两个图像Opencv

Question

我尝试使用直方图比较进行图像比较。但是，它似乎并没有为我提供好的结果。供你引用:

-应用:目视检查特定物体上的任何缺陷。

-测试图像(静态):通过固定相机拍摄，可能会产生不同的对比度和亮度。

-状况:检查是否有缺陷，但没有减轻问题。

据我所知，直方图比较对对比度和亮度很敏感。此外，我只进行了 SURF 等特征检测和非常浅的方法。 SURF 相当健壮，但它不会向我返回定性数据，例如两幅图像之间的相似性百分比。我需要一个阈值才能知道“不匹配”是对比度和亮度问题还是真正的缺陷。

有什么建议或例子吗？
我可以继续坚持直方图比较吗？也许执行直方图均衡会有所帮助？

Answer 1

这取决于您要检测的缺陷类型。在这里，您的缺陷似乎不能用几何特征来描述，而是通过一些光水平(亮度？颜色？)变化来描述。

如您所料，第一步是摆脱自然强度变化。
您可以通过 histogram matching将被测图像映射到引用图像上，而不是通过直方图均衡化。用于此任务的更强大的算法称为 Midway equalization .

完成此操作后，您可能需要将待测图像注册(即叠加)到您的引用图像。有很多算法可以解决这个问题，最终取决于你的图像。

最后，您需要检测更改。
直方图不匹配可能是用于此的一些指标，但在我看来，它似乎是一些非常粗略的工具。
如果您需要更精细的精度，图像差异然后进行适当的过滤可能会很有用，但这在很大程度上取决于您的图像和应用程序上下文。