如何测量两幅图像的相似度

Question

我有一个程序，用户通过在5x5网格上放置形状（正方形，圆形，三角形，矩形）来绘制图像，其中形状的角位于网格单元格中，而圆形位于一个网格单元格中。

我想使用该图像生成类似的图像。我曾经想过使用类似字符串编辑距离的东西，我将一个形状替换为类似于它的形状，但需要有一些方法来定义哪些形状相似且具有什么价值。

任何人都可以建议一种方法或算法，可用于在生成整个图像后测量图像的相似性，以及用于测量各个形状的相似性的方法或算法吗？我想最终能够说给定图像，如果两个图像的编辑距离小于某个值x，我可以得到类似的图像。我需要一个算法和支持信息，可以帮助我达到这个价值。

Answer 1

我必须承认，我可能没有100％理解你的问题。

但是，您是在寻找基于图像的某些结构参数的相似性度量，还是基于最终图像的整体形状/强度分布？

最终图像是普通的“光栅”图像，即每个像素中具有给定强度的像素阵列吗？ 如果是这样，一个简单的互相关系数可以满足您的需求吗？您可能需要在应用互相关之前预处理两个图像（如边缘搜索过滤器等）

（它被归一化[0,1]，其中一个是精确的图像强度匹配。）

修改：根据您的评论，我现在添加了一个示例。 （在DigitalMicrograph中计算） 我创建了4个大小为140x140像素的简单图像，然后计算了相应对的互相关（CC）图像。 CC图像排列在矩阵中，并以温度颜色方案显示，以便更好地显示。每个CC图像中的值指的是该像素中的最大值，这是CC效率。完美匹配应为1，完美“反对”应为0。由于数值舍入问题，在此示例中，图像与其自身的“自相关”不完全是1。

但是，我仍然不确定这是否真的能帮到你并回答你的问题。 CC清楚地定义了两个图像的“相似度”，但确切的值取决于图像中有多少像素，它们如何相互旋转，以及像素的精确值是多少。 （我用0表示黑色，1表示白色）。它还要求将两个图像进行比较，使其具有相同的像素大小。