r - 图像处理 : Average grayscale images

Question

我想使用 R 平均两个灰度图像(两个相同大小的 png 文件)。

以下面的图片为例:
img1.png

img2.png

img3.png

img1.png的平均值和 img2.png应该导致类似 img3.png 的结果.我查看了 magick和 imager包没有成功。

Answer 1

当然，这个问题有多种解决方案。这是一个清楚地显示正在发生的事情并允许更大的灵活性。

让我们加载您的两个示例图片。

library(png)
img1 <- readPNG("owzUE.png")
img2 <- readPNG("HMka0.png")

碰巧它们的大小不同:

dim(img1)
# [1] 145 190   4
dim(img2)
# [1] 144 191   4

所以，让我们使大小与

img1 <- img1[1:144, 1:190, 1:4]
img2 <- img2[1:144, 1:190, 1:4]

每个图像由四个矩阵组成，前三个对应于 RGB channel ，最后一个对应于 alpha。让我们通过以下方式定义结果图像

img3 <- img1 * 0

这很好地给出了与 img1 相同大小的数组和 img2 .

一个密切相关的概念是 alpha blending但公式并不完全是您所需要的；图像之间的关系似乎并不对称。我们可以做的是考虑每个 RGB channel 的加权平均值，其中权重对应于相应的 alpha:

for(d in 1:3)
  img3[, , d] <- (img1[, , d] * img1[, , 4]  + img2[, , d] * img2[, , 4] ) / (img1[, , 4] + img2[, , 4])

因为在某些情况下两个 alpha 都是 0，我们用

img3[is.nan(img3)] <- 0

最后，我们将 alpha 值设置为两个图像中较大的一个

img3[, , 4] <- pmax(img1[, , 4], img2[, , 4])

并保存结果

writePNG(img3, "img3.png")

因此，这种方法也适用于彩色图像，并允许通过改变权重等来试验公式。