差值图中像素总和的正负性（极性）含义

news2024/9/25 19:15:04

1. 正总和的含义

当 I1 减去 I2 的差值图总和为正时，这意味着整体上 I1 的像素值比 I2 高。即：

表示：

2. 局部亮度变化

即便差值图的总和为正，也不能确保 I1 在所有区域都比 I2 亮。差值图的正总和只是表明在整个图像中，I1 的亮度普遍高于 I2，但某些局部区域的情况可能相反。具体来说：

某些区域可能更亮: I2 中的某些区域可能比 I1 的对应区域亮，这会在差值图中表现为负值。这些负值区域的亮度变化可能会部分抵消总和的正值。
整体趋势: 总和的正值只是表示整体趋势，实际的亮度对比需要通过差值图的详细分析来了解。可能在图像的某些部分，I2 比 I1 更亮，而在其他部分 I1 比 I2 更亮。

3. 详细分析

如果要详细分析亮度变化，可以采取以下步骤：

查看差值图: 分析差值图中正负值的分布，观察具体的亮度变化区域。
统计区域总和: 可以将图像分成多个区域，分别计算每个区域的差值总和，确定具体哪些区域的亮度发生了变化。
可视化: 使用不同颜色或标记突出显示差值图中的正负区域，以更直观地了解亮度变化。

示例代码：局部区域分析

以下是一个示例代码，展示如何分析差值图中的局部区域：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取两张输入图像
    cv::Mat image1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat image2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 检查图像是否加载成功
    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        std::cerr << "Error: Unable to load images!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 确保图像尺寸相同
    if (image1.size() != image2.size()) {
        std::cerr << "Error: Images must be of the same size!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 计算差值图
    cv::Mat diff;
    cv::subtract(image1, image2, diff);

    // 计算差值图像素值总和
    cv::Scalar sum = cv::sum(diff);
    double totalSum = sum[0];

    // 输出结果
    std::cout << "Sum of pixel values in the difference image: " << totalSum << std::endl;

    // 可视化差值图
    cv::imshow("Difference Image", diff);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}