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减法 - 逐点相减，图像减图像（或常量）
简介
像素的减法运算需要两个图像作为输入，将第一张图片的像素值减去第二个图像的像素值，输出产生第三个图像。它往往也是可能只使用单一图像作为输入，减去一个恒定值。还有一些运算只输出像素值差异的绝对值。
工作原理
由以下公式给出：
只输出像素值差异的绝对值：
或者只减一个常量的情况：
如果像素值是一个矢量，例如彩色图像，那么各个元素，红，绿，蓝，单独相减产生结果。
如果输出像素值是负的，那么会有不同的处理方法。有些图像格式，支持负值的像素，在这种情况下，负值没有问题（它们的显示方式将取决于显示颜色表）。如果图像格式不支持负数，那么往往是将这样的像素设置为零（即通常是黑色）。另外，还可以wrap负值，因此，例如-30出现在输出为226（假设8位的像素值）。
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使用指南
减法可以作为一个复杂的图像处理序列的一部分，也单独处理。 一个常见的用途是从一个场景中减去背景照明的变化，以便它的前景物体可以更容易分析。例如：
显示了一些图像的文本由于过亮，所以有一个强光照梯度。如果我们希望分离出文字，那么简单得使用阈值来处理。然而，简单的阈值会由于光照梯度原因效果不佳。一个典型的阈值处理看起来像
可能我们不能调整照明，但我们可以从另一个角度来考虑。这往往是应用在显微镜成像的情况下。我们应用一张白纸，并没有改变任何东西，我们捕获了一个新的图像，如下所示
这张图片就是一个光场。现在，我们可以从原始图像中减去光场，试图消除背景强度的变化。在此之前，抵消100添加到第一张图片，为了避免负数。我们还可以使用32位整数像素值，以避免溢出问题。减法的结果显示在
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请注意，图像背景的强度比以前更加均匀，虽然在图像下部的对比度仍然不佳。现在可以实现简单的阈值比以前更好的结果，显示如下：
这是阈值的像素值在80的结果。请注意，结果仍然不理想，在图像的光线暗淡的地方，因为对比度（即前台和后台强度之间的差异）是比在灯火通明的地区低得多，一个合适的阈值难以或无法找到。
图像绝对的差异处理也可用于检测变化。如果比较一系列图像中的两帧的绝对差异，那么输出将主要由零值像素组成。但是，如果图像中的物体运动了，那么两帧之间的像素在变化的空间区域，会有着明显的绝对差异。
例如：
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经过绝对值相减处理，产生如下图像：
译自：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/pixsub.htm
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