计算不同图像的每个像素的平均亮度不一致

Question

我的代码获取图像并计算其平均亮度和标准差。当我在某个数据集 .TIF（通常很暗）上运行代码并将运行代码获得的值与 imageJ 中的直方图（我相信它是可靠的来源）进行比较时，我得到相同的值。当我在新数据集 .tiff 上运行它并比较这些值时，亮度非常不同，但标准差是相同的。

我将一个 link 附加到 Google Drive 文件夹，其中包含每个样本中的 2 张图像及其并排的值（白色背景是 ImageJ）。

这是我计算平均亮度和标准差的方法：

import cv2
import numpy as np


def calc_xray_count(image_path):
    original_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_ANYDEPTH)
    median_filtered_image = cv2.medianBlur(original_image, 5)
    median_filtered_image += 1  # Avoid not counting black pixels in image
    pixel_count = np.prod(median_filtered_image.shape)
    img_brightness_sum = np.sum(median_filtered_image)
    img_var = np.var(median_filtered_image)
 
    if (pixel_count > 0):
        img_avg_brightness = (img_brightness_sum/pixel_count) -1 # Subtract back to real data
    else:
        img_avg_brightness = 0
 
    print(f"mean brightness: {img_avg_brightness}")
    print(f"mean std: {np.sqrt(img_var)}")
    return img_avg_brightness, img_var

请注意，我在这里应用了中值滤波器。在比较中，我保存了已经应用中值滤波器的图像。原始图像的 DPI 有所不同（72 与 96），但在应用中值滤波器后，它们都是 96 DPI。尽管如此，这两个图像都是 16 位的。

因为我想计算图像中的黑色像素，所以我临时向图像的像素添加+1，只是为了将它们减去。

我尝试使用不同的库而不是 cv2，但问题仍然存在。

如果有任何帮助，我将不胜感激。非常感谢。

Answer 1

用我自己拍摄的 8 位图像进行测试后，结果很好。这意味着问题出在读取 16 位图像。

为了确保正确读取图像，我对“original_image”进行了以下更改：

original_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_ANYDEPTH | cv2.IMREAD_UNCHANGED | cv2.IMREAD_ANYCOLOR)