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基于Matlab的图像相似性比较的算法介绍已有1人参与
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一。基本概念 图像相似度计算就是对两幅图片之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相似程度，这也是图像分类的基础。如下面这幅图像的两位人头虎身兽，用不同的算法进行相似度计算，相似度在60%~87%之间~~  二。算法总结 计算图像相似度的算法有很多，常见的有以下几种： 1。基于直方图。直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布，是一种入门级的图像相似度计算方法。该算法计算过程很容易理解，首先对于两幅图像分别计算其直方图，然后根据某种衡量标准进行比较，比较结果即为两幅图像的相似度。这种方法精度较差。 2。SSIM（结构相似性度量）。这是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。SSIM取值范围[0, 1]，值越大，表示图像失真越小。在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性SSIM。该方法通常用来衡量一张图片压缩后的失真度，比较少的用来计算两图的相似度。 3。cosin相似度（余弦相似度）。把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。该方法运算量较大，但准确率尚可。 4。基于互信息（Mutual Information）。通过计算两个图片的互信息来表征他们之间的相似度，如果两张图片尺寸相同，还是能在一定程度上表征两张图片的相似性的。但是，大部分情况下图片的尺寸不相同，如果把两张图片尺寸调成相同的话，又会让原来很多的信息丢失，所以很难把握。经过实际验证，此种方法不够稳定。 工作室基于Matlab软件平台，分别利用上述方法实现了计算特定数据集图片的相似程度，对于某一对图像组，其用直方图算法对比的结果如下：  最后，如果对图像分类及识别这块有需求的小伙伴可以通过我们的扣扣或微信联系我们，qq:3045552826，wechat:CAE320。 同时也欢迎大家关注我们的微信公众号：320科技工作室  |
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