文章目录1. PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）2. SSIM（Structure Similarity Index Measure，结构相似性评价）3. Lpips（Learned Perceptual Image Patch Similarity，图像感知相似度指标）4. NIQE（Natural Image Quality Evaluator，自然
在图像处理中，巴氏系数可用于进行相似图像匹配。 巴氏系数公式：BC(p,q) = ∑√p(x)q(x) BC为巴氏系数计算结果，p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布，巴氏系数结果范围为(0~1)，0为完全
转载
2024-06-19 08:36:37
780阅读
1 SSIM（结构相似性度量）（Structural Similarity）图片变换之后，度量失真图像（distorted image）的质量如何，需要对它进行图像质量评价（image quality assessment），这可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量。这是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。 在图像质量评估之中，局部求SSIM指数
转载
2023-12-10 08:46:31
122阅读
图像相似度评价指标在图像处理中我们经常遇到需要评价两张图像是否相似，给出其相似度的指标，这里总结了三种评判指标均方误差MSE, 结构相似性SSIM, 以及峰值信噪比PSNR, 分三个小结介绍其原理以及对应的matlab以及tensorflow版本的算法实现。均方误差MSE即m×n单色图像 I 和 K（原图像与处理图像）之间均方误差，定义为： 结构相似性S
转载
2023-10-09 21:40:32
957阅读
1.cosin相似度（余弦相似度）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/17 14:52
# @Author : xhh
# @Desc : 余弦相似度计算
# @File : difference_i
转载
2024-02-19 17:02:45
374阅读
导读有时候我们想要计算两张图片是否相似，而用来衡量两张图片相似度的算法也有很多，例如：RMSE、PSNR、SSIM、UQI、SIFT以及深度学习等。这篇文章主要介绍，RMSE、PSNR、SSIM、UQI这些指标的计算和应用，关于SIFT算法来计算图像的相似度在后面的文章中再进行介绍影响这些算法的结果也有很多因素，图片的噪声、平移、缩放、旋转、裁剪、透视变换等，都会影响到算法的最终结果，所以我们需要
转载
2024-01-09 19:59:10
1991阅读
1. SSIM（结构相似性度量）这是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。SSIM取值范围[0, 1]，值越大，表示图像失真越小。在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性SSI
转载
2023-12-07 08:49:15
156阅读
最近经交流被问到傅里叶变换用于特征匹配的具体原理、及在解决分类问题时，为何欧式距离可以用于n-1维向量空间的相似性度量，奈何一时无语凝噎，难以用简洁通俗的语言来解释，故在此总结留念：1.FFT用于特征匹配(即相位相关法)图像配准的基本问题是找出一种图像转换方法,用以纠正图像的形变。造成图像形变的原因多种多样,例如对于遥感图像而言,传感器噪声、由传感器视点变化或平台不稳定造成的透视变化、被拍摄物体的
转载
2024-04-22 22:51:08
170阅读
直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 l 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，
尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完
转载
2024-08-27 17:39:21
380阅读
目录前言图像的相似度描述输入描述：输出描述：解题过程总结前言今天我们一起学习一下怎么样计算图像的相似度。图像的相似度描述给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。输入描述：第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，用单个空格隔开。1≤m≤10
一。基本概念 图像相似度计算就是对两幅图片之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相似程度，这也是图像分类的基础。如下面这幅图像的两位人头虎身兽，用不同的算法进行相似度计算，相似度在60%~87%之间~~ 二。算法总结计算图像相似度的算法有很多，常见的有以下几种：1。基于直方图。直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布，是一种入门级的图像相似度计算方法。该算法计算过程
转载
2023-12-11 12:36:26
201阅读
# 深度学习中的高相似度目标检测
随着深度学习技术的发展，目标检测领域也得到了极大的提升。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像中的对象并为其标注位置。在现实应用中，我们常常需要检测高度相似的对象，例如同一品牌的鞋子、同一款式的衣服等。本文将探讨如何使用深度学习进行高相似度目标检测，并提供相关的代码示例以加深理解。
## 目标检测的基本概念
目标检测不仅要识别图像中的对象，还需要
图像匹配的方法主要分为基于灰度值相关和基于特征提取。基于像素匹配： 基于灰度值相关的方法直接对原图和模板图像进行操作，通过区域属性（灰度信息或频域分析等）的比较来反映他们之间的相似性。基于灰度的图像匹配具有速度、定位精度、误差估计等数据的输出。但是这种方式普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对比图像尺寸敏感等。原理： NCC是一基于灰度相关的算法，具有不受比例因子误差影响和抗白噪干扰能力等优
转载
2024-01-05 16:49:27
622阅读
1. 结构相似度 这篇文章的研究背景是建立一个衡量图像质量好坏的测量准则。客观图像质量测量分为两种，一种是使用参考标准图像，另一种是无参考标准图像。而本文是第一种类型的客观图像质量测量。 假设人类视觉系统（HVS）倾向于抽取结构化信息。 遭到批评的算法：一幅图像的信号可以理解称为一幅无噪声信号图像（Refference Image Signal）和一幅误差信号（Err
转载
2024-09-18 14:38:43
38阅读
FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding 以Faster RCNN 作为小样本目标检测的基本框架，采用两阶段的训练方法——第一阶段的训练集是大量标注的基本类别数据，第二阶段采用少量的基础类别和新类别进行微调。 在 Faster RCNN 的 RoI feature extractor 后除了回归和分类损失，还
3. Fast-R-CNN基于R-CNN和SPP-Net思想，RBG提出了Fast-R-CNN算法。如果选用VGG16网络进行特征提取，在训练阶段，Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分别提升9倍和3倍；在测试阶段，Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分别提升213倍和10倍。R-CNN和SPP-Net缺点：1.R-CNN和SPP-Net的训
转载
2019-01-06 19:35:00
222阅读
本文摘选自《基于半监督和主动学习相结合的图像的检索研究》。讲述了图像相似度度量的方法。 图像检索的性能不仅依赖于所抽取的图像特征，在颜色、纹理和形状等图像特征被提取出并建立起索引后，图像检索的关键就在于所采用的相似度量(或距离度量)函数。它直接关系到图像检索的结果和检索效率。基于文本的检索方法采用的是文本的精确匹配，而基于内容的图像检索系统是一种非精确的匹配，通过计算查询示例图像和候选图
图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。
可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子
转载
2023-11-13 20:33:25
316阅读
首先模拟一些数据出来：假设有这样一些ID是1～5的条目，然后有几个人对他们看过的条目进行了评分（1～5），那么我们可能有这样的一组数据，格式是：人名：{条目ID：条目得分}＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝A：{1:3, 2:4, 4:3, 5:3}B：{1:2, 2:4, 3:4, 4:3}C：{2:4, 4:2, 5:4}...给定两个人，如何计算他们的相似度，比如，在B和C里，谁和A的评分
转载
2024-03-11 17:11:23
62阅读
