Если вы начинающий энтузиаст MATLAB и хотите погрузиться в мир обработки изображений, понимание того, как выполнять вычитание изображений, является важнейшим навыком, который должен быть в вашем наборе инструментов. Вычитание изображений позволяет выделить различия между двумя изображениями и извлечь полезную информацию. В этой статье мы рассмотрим несколько методов выполнения вычитания изображений в MATLAB, сопровождаемых примерами кода и понятными объяснениями.

Метод 1: базовое попиксельное вычитание
Самый простой метод вычитания изображений включает в себя вычитание значений соответствующих пикселей в двух изображениях и создание нового результирующего изображения. Вот фрагмент кода, демонстрирующий этот метод:

image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
subtracted_image = imsubtract(image1, image2);
imshow(subtracted_image);

Метод 2: вычитание фона
Во многих приложениях компьютерного зрения фон из изображения обычно удаляется. Вычитание фона помогает обнаружить движущиеся объекты или выделить элементы переднего плана. MATLAB предоставляет объект vision.ForegroundDetector, который использует статистическую модель для вычитания фона. Вот пример:

videoReader = vision.VideoFileReader('video.mp4');
foregroundDetector = vision.ForegroundDetector();
while ~isDone(videoReader)
    frame = step(videoReader);
    foregroundMask = step(foregroundDetector, frame);
    imshow(foregroundMask);
end

Метод 3: вычитание на основе порогов
Другой подход предполагает применение порога к разностному изображению, полученному в результате попиксельного вычитания. Этот метод помогает подчеркнуть существенные различия, подавляя при этом незначительные вариации. Вот пример:

image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
difference_image = imsubtract(image1, image2);
threshold = 50;
binary_image = difference_image > threshold;
imshow(binary_image);

Метод 4: Морфологические операции
Морфологические операции, такие как эрозия и расширение, могут быть применены к вычтенному изображению для дальнейшего уточнения результатов. Эти операции могут помочь удалить шум или заполнить пробелы. Вот пример:

image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
subtracted_image = imsubtract(image1, image2);
threshold = 50;
binary_image = subtracted_image > threshold;
processed_image = imopen(binary_image, strel('disk', 3));
imshow(processed_image);

В этой статье мы рассмотрели несколько методов выполнения вычитания изображений в MATLAB. Мы обсудили базовое попиксельное вычитание, вычитание фона с использованием объекта vision.ForegroundDetector, вычитание на основе пороговых значений и морфологические операции. Освоив эти методы, вы сможете с легкостью анализировать изображения и манипулировать ими в MATLAB!