用于计算图像相似性

资 源 简 介

用于计算图像相似性

详 情 说 明

图像相似性计算是计算机视觉中的重要任务，常用于图像检索、重复检测等场景。其中基于不变矩的方法是一种经典且有效的技术手段。

不变矩（Invariant Moments）是一种对图像平移、旋转和缩放保持不变的区域特征描述方法。最常用的是Hu提出的7个不变矩，它们由图像的二阶和三阶中心矩组合而成，具有良好的不变性特性。

计算过程通常包含以下关键步骤：首先将图像转换为灰度图，然后计算图像的几何矩和中心矩。基于这些基本矩值，可以通过特定公式推导出7个不变矩特征。这些特征值构成了图像的特征向量，通过比较两个图像的特征向量距离（如欧氏距离）即可判断相似度。

该方法的主要优势在于计算效率高，对图像的基本几何变换具有鲁棒性。但也存在局限性，比如对复杂背景和局部变形较为敏感。在实际应用中，常需要与其他特征（如颜色直方图、纹理特征）结合使用以提高准确性。