matlab代码实现图像相似度计算

资 源 简 介

matlab代码实现图像相似度计算

详 情 说 明

图像相似度计算是计算机视觉中的重要任务，可以应用于图片检索、目标识别等领域。在Matlab中，我们可以通过组合多种图像特征来实现鲁棒的相似度度量。

HOG特征（方向梯度直方图）能够有效描述图像的局部形状信息。通过计算图像中局部区域的梯度方向分布，HOG可以捕捉到图像的结构特征，对光照变化和几何变形具有一定的不变性。

不变矩是一组基于图像几何矩的特征量，具有平移、旋转和尺度不变性。常用的Hu不变矩可以从图像中提取出7个特征值，这些特征值能够描述图像的整体形状特性。

Canny边缘检测算子可以提取图像的边缘信息。通过计算两张图像的Canny边缘图的相似度，可以衡量它们在边缘结构上的一致性。可以考虑使用边缘像素的重叠率或者边缘方向的一致性作为相似度指标。

综合这三种特征时，可以分别计算它们在特征空间中的距离（如欧氏距离或余弦相似度），然后通过加权求和的方式得到最终的相似度评分。这种多特征融合的方法比单一特征更能全面反映图像的相似程度。

在实际应用中，可以调整不同特征的权重来适应特定的图片检索需求。例如，如果对形状匹配要求较高，可以增加不变矩的权重；如果对局部纹理更敏感，则可以加大HOG特征的比重。