图像处理基础 | 查看两张图像的亮度差异,Y通道相减

两张图像的Y通道相减通常用于图像差异分析或比较,尤其是在亮度方面。具体来说,这一操作是基于YCbCr颜色空间中的Y通道进行的,其中Y通道代表图像的亮度信息(亮度成分),而Cb和Cr通道分别代表色度成分(色彩信息)。

具体含义:

YCbCr颜色空间:YCbCr是一个广泛用于图像处理和视频压缩的颜色空间。在这个空间中:

Y 通道表示图像的亮度(明暗)信息。

Cb 和 Cr 通道则分别表示色度(蓝色差和红色差)信息。

Y通道相减:当我们对两张图像的Y通道进行相减时,实际上是在比较两张图像的亮度信息,目的是计算它们在亮度方面的差异。这种方法对于图像的亮度变化、对比度、或者图像间的细微差异检测特别有用。

举个例子:

假设有两张图像,它们的内容非常相似,只是在亮度方面有一些细微的差异。通过提取它们的Y通道并进行相减,你可以获得一张图像,其中显示的是两者亮度上的差异。

如果结果值为零:表示两张图像的亮度完全相同。

如果结果值为正或负:表示两张图像的亮度存在差异,具体是某一张图像比另一张图像亮或暗。

python代码如下:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np
# 查看两张图像的亮度差异
# 读取两张图像
image1 = cv2.imread("4.jpg")
image2 = cv2.imread('3.jpg')

# 设置高斯核的大小和标准差
kernel_size = (3, 3)  # 核的大小,必须是奇数
sigma = 0  # 标准差,0会自动根据核的大小计算 sigma越大,模糊越强

# 应用高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image2, kernel_size, sigma)

# 将图像转换为YCbCr颜色空间
if len(image1.shape) == 2:  # 如果是灰度图像
    image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

if len(blurred_image.shape) == 2:  # 如果是灰度图像
    blurred_image = cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)


ycbcr1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
ycbcr2 = cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 提取Y通道
y_channel1 = ycbcr1[:, :, 0]
y_channel2 = ycbcr2[:, :, 0]

# 对Y通道进行相减
y_diff = cv2.absdiff(y_channel1, y_channel2)

# 提取Cb和Cr通道
cb_channel1 = ycbcr1[:, :, 1]  # 蓝色差(Cb)
cr_channel1 = ycbcr1[:, :, 2]  # 红色差(Cr)

cb_channel2 = ycbcr2[:, :, 1]  # 蓝色差(Cb)
cr_channel2 = ycbcr2[:, :, 2]  # 红色差(Cr)

# 对Cb通道和Cr通道分别进行相减
cb_diff = cv2.absdiff(cb_channel1, cb_channel2)  # 蓝色差异
cr_diff = cv2.absdiff(cr_channel1, cr_channel2)  # 红色差异

cv2.imwrite('blurred_image.jpg', blurred_image)
cv2.imwrite('y_channel_diff.jpg', y_diff)

cv2.imwrite('cb_diff.jpg', cb_diff)
cv2.imwrite('cr_diff.jpg', cr_diff)
相关推荐
却道天凉_好个秋9 分钟前
OpenCV(十三):通道的分离与合并
人工智能·opencv·计算机视觉
青皮桔2 小时前
Java+OpenCV实现图片切割
java·后端·opencv·计算机视觉
浆果02074 小时前
【图像卷积基础】卷积过程&卷积实现通道扩充与压缩&池化Pooling原理和可视化
深度学习·神经网络·计算机视觉
__星辰大海__4 小时前
相机成像中的平行平面成像
计算机视觉·相机
飞翔的佩奇4 小时前
【完整源码+数据集+部署教程】【运动的&足球】足球比赛分析系统源码&数据集全套:改进yolo11-RFAConv
前端·python·yolo·计算机视觉·数据集·yolo11·足球比赛分析系统
CoovallyAIHub5 小时前
计算机视觉遇见手绘图表,如何教会机器理解流程图?
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub5 小时前
首个自监督微调Stable Diffusion框架!更清晰、更泛化的单目深度估计(附代码地址)
深度学习·算法·计算机视觉
格林威5 小时前
常规点光源在工业视觉检测上的应用
大数据·人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造·视觉光源
CoovallyAIHub5 小时前
谷歌量子计算迎来历史性突破!13000倍性能提升,首款可验证算法登上《Nature》封面
深度学习·算法·计算机视觉
是Dream呀5 小时前
PRCV 2025:文本何以成为 AGI 的必经之路?
图像处理·人工智能·aigc·agi·多模态·合合信息