標度差值圖像

原創

Danieljf24

2020-02-22 14:35

標度差值圖像主要應用在兩張圖像相減的時候，在實踐中，大多數圖像都是有8碼顯示，因此像素值在0到255之間，因此在差值圖像中，像素值的取值爲-255到255之間，因此在顯示這一結果時需要對圖像作標度。

方法一：

對每一個像素值再加上255，然後除以2。該方法無法保證像素的取值可以覆蓋0到255的全部8比特範圍，但是所有的像素一定在這一範圍。另外，在除以2過程中固有的截尾誤差通常將導致精確度的損失。雖然有很多的不足，但是該非常的簡單方便。

方法二：

該方法彌補的方法一的缺點，它可以得到更高的精確度並使像素取值覆蓋整個8比特的範圍。我們首先提取最小值，並把它的負值加到所有的差值圖像的像素中（如果最小值是-a(a>0)，則加上a；如果最小值是a，則減去a；通過該操作後，差值圖像中最小的值就爲0了）。之後，每一個像素乘以255/Max，其中Max爲上一步操作之後圖像的中最大像素值，這樣就將所有的像素標定到0到255的範圍內。

function result = scaleImg2(source)
% scale the image(let the value between 0 and 255)
% source - the image should be scaled with double data type
%
    minVal = min(source(:));
    source = source - minVal;
    maxVal = max(source(:));
    result = uint8(source*255/maxVal);
end

下圖是分別用兩種方法標定後的結果，我首先是分別用方差爲1 和方差10的高斯算子對圖像進行濾波，然後相減得到DoG圖像，由於存在負值，所以需要進行標定處理。從下圖中我們可以發現，方法二的效果要比方法一好，輪空更加的明顯，因爲它覆蓋了整個0到255的範圍。