寻找相似图像的算法

Question

我需要一种算法来确定两幅图像是否“相似”并识别相似的颜色、亮度、形状等模式。我可能需要一些关于人脑使用哪些参数对图像进行“分类”的指示。 ..

我看过基于 hausdorff 的匹配，但它似乎主要用于匹配变换后的对象和形状模式。

Answer 1

我做过类似的事情，使用 wavelet transform 将图像分解为签名.

我的方法是从每个转换后的 channel 中选取最重要的 n 系数，并记录它们的位置。这是通过根据 abs(power) 对 (power,location) 元组列表进行排序来完成的。相似的图像将具有相似性，因为它们将在相同的位置具有显着的系数。

我发现最好将图像转换为 YUV 格式，这可以有效地让您在形状(Y channel )和颜色(UV channel )上加权相似性。

您可以在 mactorii 中找到我对上述内容的实现，不幸的是，我没有做我应该做的那么多:-)

我的一些 friend 使用过的另一种方法取得了惊人的好效果，就是简单地将图像缩小到 4x4 像素并将其存储为您的签名。可以通过计算 Manhattan distance 来计算 2 张图像的相似程度。在两幅图像之间，使用相应的像素。我不知道他们如何执行调整大小的详细信息，因此您可能必须使用可用于该任务的各种算法来找到合适的算法。