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如何衡量两幅图像的相似程度?
apli_sjtu
2008-12-08 10:28:03
我有两幅图像,其尺寸不同,如何衡量这两幅图像的相似性?我知道颜色直方图可以做到,但是光有这个特征信息在比较时,还是会出现很大误差,请问版上大牛们,除了颜色信息外,如果采用纹理或形状,有哪些方法可以实现呢。麻烦能推荐一下纹理、形状的特征提取经典方法,这里必须说明的是,
两幅图像的尺寸是不一样的
。谢谢了!
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如何衡量两幅图像的相似程度?
我有两幅图像,其尺寸不同,如何衡量这两幅图像的相似性?我知道颜色直方图可以做到,但是光有这个特征信息在比较时,还是会出现很大误差,请问版上大牛们,除了颜色信息外,如果采用纹理或形状,有哪些方法可以实现呢。麻烦能推荐一下纹理、形状的特征提取经典方法,这里必须说明的是,两幅图像的尺寸是不一样的。谢谢了!
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zhouzhenhe2008
2011-03-05
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图像识别 加群90689763
bios8086
2011-02-14
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太简单了!方法很多。上面一堆人叽叽喳喳 没人说到点子上
最好的应该就是计算图像的矩了!
zwsharebbs
2011-02-14
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通用的相似度?可以试试先分成小块区域, 然后用付利叶处理后比较频率的相似度...
yuanzi023
2011-01-11
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请问楼主问题最终解决了吗,我想请教你啊
walk_stop_walk
2011-01-11
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好久没来回复了,回复第一帖。。。提供特征再比较
kingrain213
2010-06-17
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有没有程序给我发一份啊?谢谢 284069003@qq.com
beyond_pei
2009-12-28
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衡量图像相似性主要是衡量特征相似度
比较常用的有三种,图像,形状,纹理,另外还有空间等。。。
这三种特征可以一同进行衡量,也可以单独,也可以组合衡量
颜色较简单的就是衡量直方图距离,效果好的可以转换到HSV空间,或其他适合人眼的空间。
纹理可以采用灰度共生矩阵或者Tamura纹理来衡量。
形状如楼上有位说的,不变矩可以解决。。。。
根据你识别的图像特征,可以为这三种特征设置一定的权重,来获得更准确的衡量。
dr33
2009-12-27
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ehd也可试试
lxc1448
2009-11-25
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matlab corr2函数
hondef
2009-09-17
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补充一下,hog是方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradients)
hondef
2009-09-17
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同意27楼,可以利用HOG (historgram of gradient)特征匹配一下,而HOG 对于不同尺度的图像是鲁棒的
swjtu_langren
2009-08-05
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高手好多啊
黄舒颖 咸丫蛋
2009-08-05
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除了SIFT,
你还可以考虑用HOG (historgram of gradient)
从名字看就和颜色直方图。
最好根据数据选择合适的特征。
大场景的图,一般颜色直方图就可以搞定。
对于小场景,根据相应的场景,提相应的特征非常重要。
[Quote=引用 7 楼 wiowei 的回复:]
利用纹理信息,可以搜索“二值化纹理特征矩阵”、SIFT等
形状可以搜索:Hausdorff距离、小波变换等
[/Quote]
xmuyounger
2009-08-04
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先弄成一样大小
然后计算两幅图像的互信息,或者相关度
上网都有现成的资料、公式或者代码
在做图像配准的时候往往都需要这个步骤
beigua321
2009-08-02
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先提取特征才能衡量呀
然后可以用欧式距离或其他的进行衡量
driverstudent
2009-07-15
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高手
ftai08
2009-07-10
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顶一下。
byxdaz
2009-07-09
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大致实现步骤如下:
1, 将图像转换成相同大小,以有利于计算出相像的特征
2, 计算转化后的灰度,二值
3, 利用相似度公式,得到图像相似度的定量度量
4, 统计相似度结果数据
相似度公式:
zyqazyq
2009-06-01
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只是大小不同? 可以切割后再比较直方图。
当然 有一个问题,相似是有标准的,有的时候需要颜色相似,有的时候是内容物的形状相似 比如 大正方形A蓝色 小正方形B红色 小长方形C红色。
B和哪个更相似? 这需要从你要解决的问题出发
zzhang_arcsoft
2009-04-08
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[Quote=引用 17 楼 NewVC1978 的回复:]
这种图像处理的算法就算存在,在目前阶段也只能够解决特定问题,
如果能做到普适的话,那就真的不简单,等你上院士了。
大学里面的教授估计是做不成的,教授只知道大书特书写上好几大卷的著作,
阐述问题及其难度要占一大半,剩下一半就是“博览群书”或翻译或文摘。
然后就靠这点资本招摇,国家没他们不行,有他们不幸。
我是做图像处理研究的,请楼主在做图像研究之前先把已有条件完全读懂读透
现在的研究水平…
[/Quote]
顶,这个问题这样简单的描述看不出什么来,可能很简单,也可能很复杂。上图是王道。
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实施八个评估指标来访问两个
图像
之间的
相似
性。这八个指标如下:RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM
python 实施八个评估指标来访问两个
图像
之间的
相似
性。这八个指标如下:RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。
图像
相似
度测量 实施八个评估指标来访问两个
图像
之间的
相似
性。八项指标如下: 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构
相似
性指数(SSIM), 基于特征的
相似
度指数(FSIM), 基于信息论的统计
相似
性度量(ISSM), 信号重构误差比 (SRE) , 光谱角映射器 (SAM)和 通用
图像
质量指数 (UIQ) 指示 以下分步说明将指导您安装此软件包并使用命令行工具运行评估。 注意:支持的 python 版本为 3.6、3.7、3.8 和 3.9。 安装包 pip install image-similarity-measures 为了更快地评估 FSIM 指标,pyfftw需要该软件包。您可以单独安装它,也可以通过speedups额外的: 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
判断
相似
程度
MATLAB编写的计算一幅
图像
投影熵,用来计较
两幅
图像
的
相似
程度
【Matlab代码】
图像
去噪评价指标-峰值信噪比-均方根误差、归一化相关性.zip
程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性 评价去噪后的
图像
与原始
图像
的近似
程度
,可以用峰值信噪比来
衡量
。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似
程度
越好。峰值信噪比的定义如下: 另外一种评价
两幅
图近似
程度
的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法,即 MSE值越小,表明去噪后的
图像
与原始
图像
更
相似
,去噪效果好。 还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即 其值越接近1,说明去噪后的
图像
与理想
图像
越
相似
。
基于灰度值的空间向量
图像
相似
度算法源码
介绍一下原理:RGB
图像
通过公式转化为灰度
图像
,完成
图像
的灰度化,建立灰度直方图,通过
两幅
图像
的灰度直方图,以4个灰度值为一组,建立64组数据,因为灰度直方图的定义域就是0~255,所以总共有256组数据,将所得的64组数据中的每4个数据,通过加权求和,得到64个数值,这些数值便是
图像
的“指纹”,将两组
图像
的指纹映射到64维空间,得到两组64维空间向量,通过空间夹角余弦公式得到两组
图像
的余弦值,将余弦值加一后除二,得到的小数乘100便是
相似
度。这个程序的具体实现呢,大致分为三部分:1、将
图像
灰度化;2、将灰度化的
图像
建立直方图;3、将直方图映射到多维空间得到向量后计算夹角余弦值。@gongquanlin。
论文研究-改进颜色和小波变换纹理的
图像
检索方法研究.pdf
针对传统
图像
检索无法体现对检索示例
图像
中多个不同对象的检索要求
程度
的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的
图像
检索方法。首先提取出
图像
的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同
程度
分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置
相似
度计算、感兴趣区域与检索数据库中
图像
整体的
相似
度计算和整体检索示例
图像
与检索
图像
数据库中
图像
相似
度计算三种不同方法计算出
两幅
图像
的
相似
度,取最大的
相似
度作为
两幅
图像
的最终
相似
度;对检索示例
图像
与检索数据库中每个
图像
的
相似
度按大小进行排序,选择最
相似
的
图像
作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对
图像
检索的性能,体现了个性化检索,对
图像
检索具有很好的效果。
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