对比两个图片。

[flyforlove]

现在想做一个程序，实现两个图片对比，把相异点提出，另存为一个文件。
其实也就是，我先拍了一张背景图片，相机不动，再拍一张人的图片，
和那张背景图片比较，把人的像取出来。
我的实现是两张图片的pixels对比，取出R,G,B三值相比较，只要在一定的差值范围
内，我就认为是相同的（考虑到背景的光线变换等原因，只能这样做）。
现在的问题是1，处理速度慢，2，处理效果不理想。
谁有比较好的办法，请不吝赐教,谢谢。

[flyforlove]

为什么没人理我？：（，100分不够还可以再加的。

[fengyvn]

专业问题,建议去问学美工的......

[flyforlove]

zplinze(linze)
谢谢你给了这么详细的说明，但是对各个步骤的处理，我还是不能明确，
请问有这方面的数学公式的资料吗。

[zswangII]

从简单的角度思考～～
其实就是比较两张图片哪里发生了变化～～
也就是对各点进行异或的运算～～
参考如下代码～～

//Image1为背景图，Image2为人物图，Image3为目标图～～
procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
Image3.Picture.Bitmap := Image1.Picture.Bitmap;

Image3.Canvas.CopyMode := cmSrcInvert;
Image3.Canvas.CopyRect(Image3.Canvas.ClipRect, Image2.Canvas, Image2.Canvas.ClipRect);

Image3.Canvas.CopyMode := cmSrcAnd;
Image3.Canvas.CopyRect(Image3.Canvas.ClipRect, Image2.Canvas, Image1.Canvas.ClipRect);
end;


//当然这是理想状态～～
//自然界里要两张图象的光度相同是不可能的～～
//所以你自己还需要加一些模糊处理～～

[huojiehai]

用多线程比较试试

[zplinze]

呵呵，在RGB模式下处理速度当然慢了。你的目的是取出人所在的区域，所以可以先转换成灰度图，然后将两图的灰度直相减，产生一幅新的图像，该图像背景变成全黑，由于两幅图像相减，人的区域变成了向底片一样的图像，但是边界非常明显。对该图像做阈值分割，也就是说某个象素的灰度值大于某个阈值（这个阈值可以根据你的图像特征进行选取），则将其用黑色填充，否则填充为白色。此时人的部分变为黑色，边界十分明显，可是区域内有些噪声。对其做膨胀运算，就可以得到背景全黑，人的部分为白色的图像。根据这个图像，你就可以很容易的取出人像了。看看下图：
http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/chapter08/dilation.gif

[zplinze]

我写一下大概的思路：
首先定义如下的数组，用于存储图像的灰度值 ：
type
imgbuf=array[0..255,0..255]of byte;

for i:=0 to Imgwidth-1 do
for j:=0 to Imglenth-1 do
begin
imgbuf1[i][j]:=GetBValue(bitmap1.Canvas.pixels[i,j]);
imgbuf2[i][j]:=GetBValue(bitmap2.Canvas.pixels[i,j]);
end;
这个不用解释了吧，bitmap就是你的两张图片，imgwidth,imglenth是图像的长宽；bitmap1,bitmap2是两幅要处理

的图像。

然后计算两幅图像的差
for i:=0 to Imgwidth-1 do
for j:=0 to Imglenth-1 do
imgbuf3[i][j]:=abs(imgbuf2[i][j] - imgbuf1[i][j]);

for i:=0 to Imgwidth-1 do
for j:=0 to Imglenth-1 do
bitmap.Canvas.pixels[i,j]:=RGB(imgbuf3[i][j],imgbuf3[i][j],imgbuf3[i,j]);
image1.Picture.Graphic:=Bitmap;

此时的到的图像image1就是差图像了。背景是黑色的，人部分是一些很奇怪的颜色，但是边界很明显。别担心，下面进行阈值分割定义阈值 const limen = 50;根据你的图像特征进行选取，也和图像的亮度有关，你可以多试几次，选择一个合适的阈值。

for i:=0 to Imgwidth-1 do
for j:=0 to Imglenth-1 do
begin
if imgbuf3[i][j] < 50 then imgbuf4[i][j] := 0 else imgbuf4[i][j] := 255;
end;
这个时候的图像大体成型了，背景黑色，但是有些白色噪声（因为两次拍照的背景不可能完全一样），人像的区域为白色，但是有很多黑色噪声。接下来要做的就是腐蚀膨胀运算，用于去除噪声。
太晚了，写不下去了，你可以参考
http://www.yesky.com/SoftChannel/72342371928702976/20030731/1718121.shtml
是C++的，你改写成Delphi的就可以了。
腐蚀可以消除图像中小的噪声区域，膨胀可以填补物体中的空洞。对一个图像先进行腐蚀运算然后再膨胀的操作过程称为开运算，它可以消除细小的物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界时不明显的改变其面积。如果对一个图像先膨胀然后再收缩，我们称之为闭运算，它具有填充物体内细小的空洞、连接邻近物体、在不明显改变物体面积的情况下平滑其边界的作用。通常情况下，当有噪声的图像用阈值二值化后，所得到的边界是很不平滑的，物体区域具有一些错判的孔洞，背景区域散布着一些小的噪声物体，连续的开和闭运算可以显著的改善这种情况，这时候需要在连接几次腐蚀迭代之后，再加上相同次数的膨胀，才可以产生所期望的效果。