下面這些觀點是從論壇中總結過來的，便于以后參考：

?

xiuxianshen：遍歷比較一下；

?

s_pyd ：應該還是要遍歷的把 因為你要都標出來 也就相當于遍歷了一遍；

?

Erorr：兩幅圖像素相減，得到的矩陣中非零的就是有差異的地方，找到重心，畫個圈就行了；

?

zhoujk：如果是拷屏或類似的方法，就可以用圖像相減的方法；試著用漢字OCR吧。還有一個方法，用SIFT來進行點匹配，之后進行圖相減運算。對于含噪聲的圖，可以先進行降噪處理；

?

mjh1021：SSIM；

?

YODOYODO：有噪聲的話簡單的想減搞不定啊。可不可以這樣？先把圖像分成一個一個的方塊區域（假設是100*100），然后逐個相減，得到一個100*100的矩陣。然后把矩陣二值化，去掉孤立的非零點（就是說8鄰域內的點全是0而自己是1的點），然后把矩陣所有的節點相加，得到一個“距離”，設定一個閾值，當閾值大于一個數的時候就認為這個方塊區域是有差異的。這樣把所有的方塊比對一遍，就能得到一個結果矩陣，按照這個結果矩陣把不同的方塊圈起來就可以了，這里可能去要一個方塊合并的策略，把相鄰的有差異個方塊合并到一起，然后用一個圓圈起來。

???? 去找個能在點陣圖上輸出的圖形庫，里面肯定有根據參數畫橢圓的功能，比如agg啊什么的；

?

?

strongmission：pca ；

?

lisunlin0：可以基于紋理比較。事實上，基于圖像邏輯內容的比較是非常復雜的工作。別看大家回答的很踴躍，其實沒有誰能拿出實際可行的高效算法；

?

healer_kx：矩陣相減啊。得到的矩陣滿足一定條件，即可認為相同；

?

Guassfans：利用OpenCV的解決方案：
http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/04/29/StereoSGBMAndSetWindowProperty.html

dirdirdir3：如果不是象素點對應的,最應該先搞得是匹配吧...............然后才是對比；

?

flydreamGG：不知道你的前提是什么？兩幅圖像大小完全一樣嗎？？你上面只是說了有沒有噪聲，并沒有說要進行匹配的問題。如果要進行匹配，那么任何算法都免不了這一步，這就會比比較兩幅圖像要復雜的多，因為本身就是一個比對的過程。如果不需要就行匹配，最簡單的方法就是差影法，也就是上面說的直接相減取絕對值的方法，因為這種方法只需要遍歷一次。如果擔心效果不理想，可以對差影后的圖像做簡單得處理，比如二值化，消噪等，來突出顯著差異的位置。

?