基于颜色直方图的图像相似度测量及Matlab实现

图像相似度量是一种在计算机视觉领域中衡量两个图像之间相似性的方法，它模拟了人脑在比较图像时的直觉过程。本文主要介绍了一种基于图像颜色直方图的度量方式，适用于灰度图像和RGB彩色图像的比较。颜色直方图是通过统计图像中每个颜色或亮度级别出现的像素数量来构建的，对于RGB图像，由于像素数量巨大（16777216），通常会先进行降维处理，将三个通道的数据合并为一维，例如这里提到的将每个通道独立统计然后合成为768维。 归一化处理是必要的，因为它确保了不同尺寸或像素深度的图像能够进行公平的比较。直方图的归一化通常通过将每个通道的像素计数除以总像素数来实现，这样可以消除图像大小的影响，使得每个通道的值在0到1之间。 文章中的度量方法涉及两个公式。公式1（Pearson相关系数）通过计算两个直方图对应颜色分布的线性相关性来度量相似性，而公式2（余弦相似度）则测量的是两个向量之间的角度，如果两个图像的色彩分布越接近，它们的余弦相似度越高，表示相似性越大。这两个公式各有优缺点，Pearson相关系数直观反映线性关系，但可能不适用于非线性模式；而余弦相似度更适用于高维数据，因为它忽略了数据规模的影响，仅关注方向。 为了实现这一方法，作者提供了Matlab代码，包括用于获取图像直方图的`GetRgbHist`函数和计算图像相似度的`imsimilar`函数。通过这两个函数，用户可以输入两幅图像的直方图作为参数，选择合适的度量类型（如余弦相似度），并获得一个介于0和1之间的相似度值。在文中，作者展示了使用公式2（余弦相似度）进行测试的结果，并通过改变`cd`命令进入包含测试图片的目录来执行计算。 总结来说，这个文档提供了一种实用的图像相似度测量方法，适用于图像检索和计算机视觉应用，尤其适合处理大型彩色图像数据。通过理解颜色直方图、归一化和不同的度量公式，开发者可以有效地评估和比较图像间的相似性，这对于许多图像处理任务，如内容搜索、图像分类和图像聚类等具有重要意义。