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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » 除欧式距离以外，找最近邻两向量的方法
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jiangboit

新虫 (小有名气)

[求助] 除欧式距离以外，找最近邻两向量的方法 已有2人参与

请教各位虫友，在此先感谢大家了。
我做超分中的邻域嵌入，我把一副测试图像分成小块，然后把小块拉成一个列向量，然后和已知训练集中的这些列向量算欧氏距离，再找训练集中距离最近的几块。除了这样用欧式距离算最近邻的，还有什么好方法吗。
请大神们不吝赐教
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thepowerofnow
1楼 2017-06-10 11:34:07
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

wake_up

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
jiangboit: 金币+5 2017-06-14 11:23:35
问题描述的其实不是太清楚。  如果是空域相似度计算你的话，除了你这种简单的把小块拉成向量，
1. 做Euclidean Distance（或L0、L2,、L2、cosine、Manhattan、Chebyshev、Minkowski、Mahalanobis、Correlation，Mutual Information）。 这里互相关和互信息计算效果会好些。
2. 在小块上提取比如特征描述(SIFT、SURF、LBP、彩色图像可提取多颜色通道）。图像块大可以提取小波等特征描述
3。。。。。。。。。。。。。。。。。

方法很多，比简单的Euclidean效果好很多。
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扫地扫地扫心地，心地不扫空扫地，人人都把心地扫，世上无处不净地．
3楼2017-06-11 15:16:24
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easezh

木虫 (著名写手)
这种一般看最终处理效果，你是发现欧式效果不好吗？
如果不好可以试试上述其他人说的各种距离定义，只不过做相关性或相似性度量时，值越大表示越“近”，欧式以及曼哈顿这类是值越大越远。如在matlab环境下这些距离度量应该都可直接调用。
规范化一下数据可能有些对量纲敏感的距离度量效果会好些。

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4楼2017-06-12 12:43:14
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普通回帖

yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
计算相似性的方法有很多啊，比如街区距离，cosine，皮尔逊相关。。。都可以试试

发自小木虫Android客户端
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
2楼2017-06-10 17:55:55
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jiangboit

新虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by easezh at 2017-06-12 14:43:14
这种一般看最终处理效果，你是发现欧式效果不好吗？
如果不好可以试试上述其他人说的各种距离定义，只不过做相关性或相似性度量时，值越大表示越“近”，欧式以及曼哈顿这类是值越大越远。如在matlab环境下这些距离 ...

太感谢了，我好好研究下
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thepowerofnow
5楼2017-06-14 11:23:53
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jiangboit

新虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by wake_up at 2017-06-11 17:16:24
问题描述的其实不是太清楚。  如果是空域相似度计算你的话，除了你这种简单的把小块拉成向量，
1. 做Euclidean Distance（或L0、L2,、L2、cosine、Manhattan、Chebyshev、Minkowski、Mahalanobis、Correlation，Mu ...

谢谢，我按您说的仔细研究下
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thepowerofnow
6楼2017-06-14 11:24:11
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jiangboit

新虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by yuanmd at 2017-06-10 19:55:55
计算相似性的方法有很多啊，比如街区距离，cosine，皮尔逊相关。。。都可以试试

谢谢，谢谢
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thepowerofnow
7楼2017-06-14 11:24:20
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萧文浪

新虫 (正式写手)
lcs距离，最长公共子序列

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8楼2017-06-15 17:13:44
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jiangboit

新虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by 萧文浪 at 2017-06-15 19:13:44
lcs距离，最长公共子序列

谢谢
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thepowerofnow
9楼2017-06-17 12:12:17
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uerth
svm

发自小木虫Android客户端
10楼2017-06-22 17:24:47
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