djs*_*s22 3 theory algorithm image-processing
所以我试图对不同的图像进行比较,并且想知道是否有人能指出我正确的方向,我可以采取一些基本指标来拍摄这组图像.
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,那么电脑应该可以分辨.
你所谈论的是非常普遍和非具体的.
图像信息形式化为熵.
你似乎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.
存在图像的空间域和频域描述符,每个都可以在这里有用.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.
这个领域非常多样化,所以你需要更具体一点.
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行.
因此,假设这里的问题不是识别物体,并且没有涉及变换,平移,缩放或旋转,我们只处理两个相同的图像,但可以在其上添加更多噪声:
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(在诸如OpenCV的图像处理工具中使用FTT)也将是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旋转方面表现更好,但不是规模.
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