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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 » 【讨论】图像间相似性问题，欢迎大家讨论
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nudtlarry

铁虫 (初入文坛)

[交流] 【讨论】图像间相似性问题，欢迎大家讨论

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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1楼 2009-11-19 18:11:06
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Tovi

银虫 (小有名气)
★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):很详细的回答啊，感谢参与 12-2 20:14
（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。
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10楼2009-11-30 15:17:56
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普通回帖

fighterjzh

金虫 (正式写手)
★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):谢谢积极讨论，赠送1个金币 11-23 13:02
（1）和（2）用相关函数应该就可以度量吧。在一维信号处理中，相关函数是度量两个信号相似性的一个不错的办法二维图像中应该也能有点用武之地吧。
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blog.csdn.net/deepdsp
2楼2009-11-19 18:38:22
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string121

金虫 (小有名气)
★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):很认真的讨论，应该奖励一下，呵呵 11-23 13:01
这是一个很好很强大的问题.
往大的抽象点说用方差相关等统计量度量的似乎叫统计方法,用导数,偏导等度量的似乎叫PDE方法, 用某某变换系数度量的似乎叫某某方法,...
光照, 噪声, 几何形变,尺度等都是线性或非线性变换, 一般是找变换的不变量.
线性变换(如正交变换,包括旋转,放缩,反射)好办点,因为特征向量(线代有用处了)就是不变量(变换前后只差对应的特征值倍). 非线性的(如光照,噪声)不好办,一般的常规处理是线性逼近.
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3楼2009-11-19 21:54:48
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caucharm

银虫 (正式写手)

VIP
不错的提问
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一份耕耘，一分收获！
4楼2009-11-21 13:58:52
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nudtlarry

铁虫 (初入文坛)
自己顶起，欢迎大家讨论哈，已经赠送了2枚金币了，还有四枚，大家加油
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5楼2009-11-23 13:04:14
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haixin8839

铁虫 (小有名气)
★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):给出了经典的解决方案，欢迎进一步探讨 11-24 23:29
（2）和（3）似乎可以用SIFT算法可以解决吧
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6楼2009-11-23 16:20:16
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nudtlarry

铁虫 (初入文坛)
楼上说的对，对于平移、缩放和旋转造成的形变，SIFT是个不错的解决方案，加分，呵呵
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7楼2009-11-24 23:29:27
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image_proc

铜虫 (小有名气)
★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):这个问题是从图像匹配中提取出来的，但很多地方都可以用啊 12-2 20:12
楼主的问题可归结为图象匹配的问题,图象的相似性度量可以有灰度相似性与特征相似性,后者在图象匹配中用的多一些. 图象基于特征的匹配步骤主要有: 特征提取,特征描述, 特征相似度计算(有不同的相似性度量函数).
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8楼2009-11-25 13:17:19
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ice32bit

★
nudtlarry(金币+1,VIP+0):非常好的建议！ 12-2 20:12
LZ的所提到的几种情况属于在图像尺度、旋转角、光照不同以及存在噪声的情况下如何对图像进行稳定匹配的问题，
通常情况下可采用7楼仁兄的方法：
1. 提取稳定的特征点或局部区域
2. 对上述点或区域进行尺度、旋转、光照不变性描述，得到髙维特征向量
3. 特征匹配，
4. 模型拟合，提出误匹配特征，得到图像间的外极几何关系

SIFT SURF 等方法均可解决上述问题，

对于3D视角变化情况下的图像匹配问题，属于宽基线图像匹配，通常在提取到局部区域后，还有一个区域整定的过程，典型的做法有Harris-Affine Hessian-Affine MSER等
具体可见oxford的VGG中关于这方面的研究
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9楼2009-11-28 23:04:28
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