计算机科学理论：形象相似性

Question

所以我正在尝试对不同的图像进行比较，并且想知道是否有人可以指出我正确的方向，我可以为图像组采取一些基本指标。

假设我有两个图像，A和B，我几乎想要尽可能多的数据，所以我可以稍后以编程方式比较它们。像“一般颜色”，“一般形状”等等都会很棒。

如果你能帮我找到特定的属性和算法来计算它们就会很棒！

谢谢！

编辑：这里的最终目标是能够让计算机告诉我图片的“相似”程度。如果两个图像相同但在一个人中模糊了一张脸;他们应该注册相当类似。如果两张图片完全不同，那么电脑应该可以告诉你。

Answer 1

你所谈论的是非常普遍和非特定的。

图像信息形式化为Entropy。

您似乎正在寻找的基本上是特征提取，然后比较这些功能。有大量的功能可以提取，但根据图片的不同，很多功能可能无关紧要。

图像中有空间域和frequency domain descriptors，每个都可以在这里使用。我可以命名超过100个描述符，但在你的情况下，只有一个可能就足够了，或者没有一个可用。

预处理也很重要，也许您可​​以将图像转换为灰度，然后进行比较。

此字段非常多样化，因此您需要更加具体。

（更新）

您正在寻找的是数百甚至数千篇科学文章的主题。但是，也许一种简单的方法可以起作用。

所以假设这里的问题是没有识别对象，并且没有涉及转换，转换，缩放或旋转，我们只处理两个图像同样的，但可能会有更多的噪音：

1）图像域（空间域）：逐个比较像素并加上差异的平方。将此值标准化为宽度*高度 - 仅除以像素数。这可能是衡量相似性的有用方法。

2）频域：将图像转换为频域图像（在OpenCV等图像处理工具中使用FTT），这也是2D。像上面那样做上面的平方差异，但也许你想限制频率。然后通过像素数归一化。这在噪音和平移以及小幅旋转方面表现更好，但规模不大。

Answer 2

SURF是比较图像的良好候选算法

Wikipedia Article

一个实际的例子（在Mathematica中），识别两个月亮图像中的对应点（旋转，着色和模糊）：

Answer 3

您还可以计算这两个图像的直方图区间之间的差异总和。但它也不是一颗银弹......

Answer 4

我建议您查看OpenCV。该软件包提供了上述大多数（如果不是全部）技术。