相似图像匹配与搜索
知识点概览
- 相关系数：衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。
- 汉明距离：一种度量两个同长度序列之间差异的方法。
- 归一化互相关法：用于评估图像之间相似度的一种方法。
- 互相关值：描述两个信号之间相似度的度量。
相关系数
相关系数用于评估两幅图像之间的相似度，取值范围在-1到+1之间。其计算公式为：
[ r_{AB} = \frac{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})(B_i-\bar{B})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(B_i-\bar{B})^2}} ]
根据相关系数的不同取值，可以将图像间的相似度分为几个等级：
- 0.8 < r>
- 0.6 < r>
- 0.4 < r>
- 0.2 < r>
- 0.0 < r>
汉明距离
汉明距离用于度量两个同长度序列之间的差异，定义为不同位的数量。其计算公式为：
[ H(u,v) = \sum_{i=1}^{n} [ u_i
eq v_i ] ]
归一化互相关法
归一化互相关法（NCC）是一种常用的图像匹配技术，能有效处理亮度变化，具有旋转和平移不变性。其计算公式为：
[ NCC(A,B) = \frac{\sum_{i,j}(A_{ij}-\bar{A})(B_{ij}-\bar{B})}{\sqrt{\sum_{i,j}(A_{ij}-\bar{A})^2}\sqrt{\sum_{i,j}(B_{ij}-\bar{B})^2}} ]