计算两幅图像的相似度

资 源 简 介

计算两幅图像的相似度

详 情 说 明

图像相似度计算在计算机视觉领域中是一个基础但极具挑战性的任务。与传统的PSNR（峰值信噪比）等基于像素级差异的评估方法不同，基于纹理结构的相似度计算更接近人类视觉感知特性。

纹理结构相似度的核心思想在于捕捉图像中重复出现的局部模式特征。典型的实现流程包含以下关键环节：

首先进行纹理特征提取，常用的方法包括局部二值模式(LBP)、Gabor滤波响应或灰度共生矩阵等。这些特征能够有效描述图像的微观结构模式。

接下来通过特征匹配建立对应关系，可采用相似度度量（如余弦相似度）或特征空间距离计算。为提高鲁棒性，通常会引入空间一致性约束。

最后进行相似度融合，将局部匹配结果通过加权或统计方式聚合成全局相似度评分。为提升准确度，可结合多尺度分析策略。

这种方法克服了PSNR对亮度变化过于敏感的缺点，在图像质量评估、内容检索等场景中表现出更好的性能。但需要注意计算复杂度较高，且对纹理稀疏的图像效果可能受限。