图像间距离测量

资 源 简 介

图像间距离测量

详 情 说 明

图像间距离测量是计算机视觉中的基础技术，主要用于量化两幅图像的相似程度。常见的实现方式可分为像素级比对和特征级比对两类。

像素级比对直接计算图像矩阵的差异，比如均方误差（MSE）逐像素比较亮度值，或结构相似性（SSIM）考虑局部模式差异。这类方法计算简单但对噪声敏感，适合需要严格对齐的场景。

特征级比对更关注高级语义信息，例如先提取SIFT或CNN特征向量，再通过欧氏距离或余弦相似度进行匹配。这种方法对视角变化和部分遮挡更具鲁棒性，广泛应用于图像检索和分类任务。

实际选择算法时需权衡精度与效率，如哈希算法适合实时处理，而深度学习特征更适合复杂场景。现有开源库（如OpenCV）已封装多种距离计算方法，开发者可根据具体需求灵活调用。