各位先進：    小弟有一個問題想要請教。 現在我有兩張相同影像，但是其RGB的值卻不相同。因為我想要用Pixel比對的方式找出兩張影像有何不同的地方，不過當亮度或者是色階的差異過大，就有可能會造成誤判的情況。假設比較亮的影像為原始影像，較暗的為要比對的影像，在此情況下我想要在比對之前先做影像量化的動作，期望將色階值拉伸到近似值，我的作法如下： 1. 先求得原始影像的最大最小色階值，然後再求得要比對影像的最大最小色階值 2. 根據原始影像與比對影像的大小色階及差值去計算要比對影像每個Pixel所需的增量值，計算方式如下：

SrcDiffR = lrnR_Max - lrnR_Min;
NowDiffR = nowR_Max - nowR_Min;
R = lrnR_Min ((R-nowR_Min)*SrcDiffR/NowDiffR);

R為現在Pixel的色階 經過上述兩個步驟，應該就可以將兩張影像調整到大約相似的色階。 但是現在有一個問題，就是在比對的影像上如果有一些過量或過暗的雜點的話，就會影響到期量化的結果，請問各位先進，應該要如何去避免計算到這些雜點呢？ 謝謝

你這一個應該就是視覺應用裡的"樣式比對"吧!一般來說,樣式比對需抵抗以下三個因素的改變: 1.光源 (Lighting) 2.旋轉 (Rotation) 3.對焦 (Focus) 現在你面對的只是其中之一的問題! 所謂的

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Keni Lin

引言: 1. 先求得原始影像的最大最小色階值，然後再求得要比對影像的最大最小色階值 2. 根據原始影像與比對影像的大小色階及差值去計算要比對影像每個Pixel所需的增量值 經過上述兩個步驟，應該就可以將兩張影像調整到大約相似的色階。 但是現在有一個問題，就是在比對的影像上如果有一些過量或過暗的雜點的話，就會影響到期量化的結果，請問各位先進，應該要如何去避免計算到這些雜點呢？

這種情形我也遇過,明明是同一鏡頭拍攝之兩張影像,結果因下列原因 : 1. 環境光源的強弱影響(早上或中午) 2. 打光光源的色光成分(拿台光譜儀分析即知,通常高檔設備連白熾燈泡都是特殊品) 3. 機台震動(blur~~~~~~~) 4. 擷取卡或CCD之雜訊訊號(這因該是你的主因) 5. 受測物表面色差,輝光,粗造度..... ........ 真正詳列每點之問題與解決辦法可能10張紙都寫不完, 所以重要設備都是十分重視 "環境控制" 講了這麼多題外話, 無非是想先讓你了解一下背景知識 關於你的問題, 其實解決辦法很簡單, 你的公式和影像處理之灰階拉伸或灰階等化之公式非常類似,但是通常一般人在用這些公式時, 常常忘記這些公式是針對"統計"而言的, 也就是原始圖片不管是R,G,B哪一種分量作相似度計算時,常常忘了先將該分量作 "常態分布分析",將頭尾截去(例如平均值之前的5%=>MIN和後面的95%=>MAX),再將這些不乖的5% 5%各自設為MIN及MAX值,有做這個動作完了後,才可套用你所謂色階類似調整的公式,否則就算套用這些公式,計算前後的差異性不高(也就是整張圖的色階有朝標準圖靠近,但是不乖的像素還是那幾個) 不知上述說明是否對你的疑問能夠更加釐清呢 ? yangkissktop

引言: 這種情形我也遇過,明明是同一鏡頭拍攝之兩張影像,結果因下列原因 : 1. 環境光源的強弱影響(早上或中午) 2. 打光光源的色光成分(拿台光譜儀分析即知,通常高檔設備連白熾燈泡都是特殊品) 3. 機台震動(blur~~~~~~~) 4. 擷取卡或CCD之雜訊訊號(這因該是你的主因) 5. 受測物表面色差,輝光,粗造度..... ........ 真正詳列每點之問題與解決辦法可能10張紙都寫不完, 所以重要設備都是十分重視 "環境控制" 講了這麼多題外話, 無非是想先讓你了解一下背景知識 關於你的問題, 其實解決辦法很簡單, 你的公式和影像處理之灰階拉伸或灰階等化之公式非常類似,但是通常一般人在用這些公式時, 常常忘記這些公式是針對"統計"而言的, 也就是原始圖片不管是R,G,B哪一種分量作相似度計算時,常常忘了先將該分量作 "常態分布分析",將頭尾截去(例如平均值之前的5%=>MIN和後面的95%=>MAX),再將這些不乖的5% 5%各自設為MIN及MAX值,有做這個動作完了後,才可套用你所謂色階類似調整的公式,否則就算套用這些公式,計算前後的差異性不高(也就是整張圖的色階有朝標準圖靠近,但是不乖的像素還是那幾個) 不知上述說明是否對你的疑問能夠更加釐清呢 ? yangkissktop

感謝yangkissktop大大的分享，我大概瞭解意思了，我會在試看看的