块识别图像差异matlab

块识别图像差异（Block Difference Image）在MATLAB中主要用于分析图像中的像素变化或特征提取。这个过程通常用来检测两个相似图像之间的区域差异，比如对比前后两帧的视频画面，或者比较同一物体在不同光照条件下的外观变化。

步骤大致如下：

1. **读取图像**：使用`imread`函数加载原始图像和可能的目标图像。

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

2. **预处理**：对图像进行灰度化、平滑处理（如滤波）、二值化等，以便减少噪声影响。

gray_img1 = rgb2gray(img1);
gray_img2 = rgb2gray(img2);
filtered_img1 = imfilter(gray_img1, fspecial('gaussian', [5 5], 2));
filtered_img2 = imfilter(gray_img2, fspecial('gaussian', [5 5], 2));
bin_img1 = imbinarize(filtered_img1);
bin_img2 = imbinarize(filtered_img2);

3. **计算块差异**：将图像分割成块（通常是正方形），然后对每个块内像素的灰度值做差。

block_size = 8; % 可调整的块尺寸
[~, img_diff] = blockproc(bin_img1, block_size, @(x) x(ones(block_size, block_size) & (x == bin_img2)));

`blockproc` 函数根据指定的块大小和处理函数（这里是一个简单的相减操作符 `@(x) x(ones(block_size, block_size) & (x == bin_img2))`）对图像进行处理。

4. **可视化结果**：生成差异图像显示变化区域。

difference_map = mat2gray(img_diff); % 将结果转换为灰度显示
imshowpair(img1, img2, 'montage', 'Difference Map');