计算机科学理论：图像相似度

Question

计算机科学理论：图像相似度

3

所以我正在尝试比较不同的图像，想知道是否有人能指点我一些基本度量标准，使我能够对一组图像进行比较。假设我有两个图像A和B，我想尽可能多地获取每个图像的数据，这样我以后才能编程比较它们。例如“一般颜色”，“一般形状”等都很好。如果您可以帮助我找到特定的属性和算法来计算它们，那就太好了！谢谢！编辑：最终目标是让计算机告诉我两张图片的“相似程度”。如果两张图片是一样的，但在其中一个中模糊了脸，它们应该被认为是相似的。如果两张图片完全不同，计算机应该能够告诉出它们之间的差异。

- djs22

它们必须完全相同还是您想要计算它们之间的“距离”？（请注意，“Metric”表示距离，需要两个参数，而“general color”是限定词，需要一个参数）。 - ruslik

无论您选择使用什么算法，请做好准备，结果可能会让人失望。目前，人类大脑在这项任务上比任何计算机都更有效率，因此您不可避免地会发现很多误报和漏报。 - biziclop

4个回答

1

SURF是比较图像的一个很好的候选算法

维基百科文章

一个实际的例子（在Mathematica中），识别两个图像中对应点的月球图像（旋转，着色和模糊）：

enter image description here

- Dr. belisarius

1

你也可以计算这两个图像的直方图柱之间的差异总和。但这也不是万能的解决方法...

- Agnius Vasiliauskas

这需要两张图片。问题是关于从图像中可以计算出哪些信息，以后可以用来进行比较。 - ruslik

预先计算图像的直方图并将其存储为256字节数组难吗？（OP没有提及图像签名存储要求） - Agnius Vasiliauskas

此外，它也无法捕捉到裁剪、有损重新压缩或色度/亮度变化。 - ruslik

@ruslik，我认为目前不存在任何签名方法可以捕捉所有可能的图像转换，这是非常自然的。 - Agnius Vasiliauskas

1

我建议看一下OpenCV。该软件包提供了上述大部分（如果不是全部）的技术。

- Throwback1986

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Aliostad · Accepted Answer

你所说的内容太过笼统和不具体。

图像信息被规范化为熵。

你似乎在寻找的是基本特征提取，然后比较这些特征。可以提取许多特征，但根据图片之间的差异，许多特征可能是无关紧要的。

图像有空间域和频率域描述符，每个都可能在这里有用。我可能能列出100多个描述符，但在你的情况下，只需一个就足够或者没有用。

预处理也很重要，也许你可以将图像转换为灰度图像，然后进行比较。 这个领域非常广泛，所以你需要更具体一些。

(更新)

你正在寻找的是数百甚至数千篇科学文章的主题。但好吧，也许一个简单的方法可以解决问题。

假设这里的问题不是识别对象，并且没有涉及到变换、平移、缩放或旋转，我们只处理两个图像，它们相同但一个可能添加了更多噪声：

1）图像域（空间域）：逐个比较像素并将差的平方相加。通过宽度 * 高度进行归一化 - 只需除以像素数。这可能是相似性的有用度量。

2）频率域：将图像转换为频率域图像（使用图像处理工具，如OpenCV中的FTT），其也将是2D的。执行与上述相同的平方差，但可能要限制频率。然后通过像素数进行归一化。这在噪声和平移以及小的旋转上表现更好，但对于缩放不太有效。