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【讨论】图像间相似性问题，欢迎大家讨论
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图像间相似性研究是一个有广阔应用价值并富有挑战性的课题，不仅涉及到图像处理的基本内容，还和人工智能、模式识别以及计算机视觉有紧密联系。我把研究层次归结为以下五个方面（从简单到复杂）： （1）两个大小一样，内容一样，但噪声不同，光照不同的图像间的相似性如何度量？ （2）两个大小一样，内容一样，但存在几何形变的图像间的相似性如何度量？ （3）两个大小不同，内容一样的图像间的相似性如何度量？ （4）一副图像是另外一副图像的子图，即局部相似性如何感知、定位并度量？ （5）最一般的情况，综合上面若干情况的图像间的相似性如何感知、定位并度量？ 欢迎大家讨论，提出自己的看法和解决思路。 附：该研究可能对识别（人脸、指纹等）、图像匹配、图像检索、图像分类、图像融合、图像镶嵌，双目立体视觉、全景图像拼接等领域提供技术支持。 [ Last edited by nudtlarry on 2009-11-19 at 18:12 ] |
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nudtlarry(金币+1,VIP+0):很详细的回答啊，感谢参与 12-2 20:14
nudtlarry(金币+1,VIP+0):很详细的回答啊，感谢参与 12-2 20:14
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（1）两个大小一样，内容一样，但噪声不同，光照不同的图像间的相似性如何度量？ 是否可以理解为由不同设备在不同光照条件下获取的相同内容图像，或者后期再加上一些不同的压缩处理？是的话应该可以用标准化的直方图解决。当然，sift也可以，不过前者可能更加简单一些。 （2）两个大小一样，内容一样，但存在几何形变的图像间的相似性如何度量？ 全局的几何形变相对容易，颜色直方图、不变矩、sift算子。越靠前的越简单。如果有长宽比不等的scaling，sift需改进后才能适用。 局部的形变比较复杂，目前还没有什么好办法。 （3）两个大小不同，内容一样的图像间的相似性如何度量？ 颜色直方图、不变矩、sift算子……越靠前越简单 （4）一副图像是另外一副图像的子图，即局部相似性如何感知、定位并度量？ 这个比较麻烦，sift算子，但相似性度量的时候也得有些小trick （5）最一般的情况，综合上面若干情况的图像间的相似性如何感知、定位并度量？ sift是比较普遍的方法，但属于重量级武器。虽然可以通过bow、hash等方法加速，但要效果好在实现的时候还是需要有不少小trick的。至于局部的形变和局部匹配，可以在sift上做一些小改进，但效果一般。 ps：你的问题大多集中于同源图像的比较，应该属于image copy detection的范畴，与一般检索中的图像相似性度量不太一样，你可以搜搜相关的文献。 |
10楼2009-11-30 15:17:56