基于直方图比较的图像相似度计算

本文主要是介绍基于直方图比较的图像相似度计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

由于项目需要，这两天看了一些图像相似度计算方面的资料，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。在查找资料过程中，首先看到的图像相似度计算方法就是直方图比较。该算法计算过程很容易理解，首先对于两幅图像分别计算其直方图，然后根据某种衡量标准进行比较，比较结果即为两幅图像的相似度。贴心的OpenCV已提供了直方图比较的函数，即compareHist()，该函数提供了四种对比标准来计算相似度，具体计算公式及函数用法可查阅OpenCV参考手册。下面是我实现的直方图比较程序。经过实验发现，由于直方图自身的局限性：仅反映图像像素各灰度值的数量，不能反映图像纹理结构，很明显该方法存在很多误判，比如纹理结构相同，但明暗不同的图像，应该相似度很高，但实际结果是相似度很低，而纹理结构不同，但明暗相近的图像，相似度却很高。

#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>using namespace cv;// 计算图像直方图
void CompImageHist(Mat &src, MatND &b_hist, MatND &g_hist, MatND &r_hist)
{// 分割成3个单通道图像(bgr)vector<Mat> rgb_planes;split(src, rgb_planes);// 设定bin数目及取值范围int histSize = 255;float range[] = { 0, 255 };const float* histRange = { range };// 计算直方图bool uniform = true;bool accumulate = false;calcHist(&rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);calcHist(&rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);calcHist(&rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);// 直方图归一化>>范围为[0, 1]normalize(r_hist, r_hist, 0, 1, NORM_MINMAX, -1/*, Mat()*/);normalize(g_hist, g_hist, 0, 1, NORM_MINMAX, -1/*, Mat()*/);normalize(b_hist, b_hist, 0, 1, NORM_MINMAX, -1/*, Mat()*/);
}int main(int argc, _TCHAR* argv[])
{Mat img0 = imread("image\\lena0.jpg");imshow("img0", img0);Mat img1 = imread("image\\lena1.jpg");imshow("img1", img1);MatND hist0[3], hist1[3];// 计算图像直方图CompImageHist(img0, hist0[0], hist0[1], hist0[2]);CompImageHist(img1, hist1[0], hist1[1], hist1[2]);double sum[4] = { 0.0 };double results[4] = { 0.0 };char channelName[][8] = { { "蓝色" }, { "绿色" }, { "红色" } };// 比较直方图printf("各通道比较结果... \n\n");for (int i = 0; i < 3; i++){// 相关: CV_COMP_CORREL,卡方: CV_COMP_CHISQR,相交: CV_COMP_INTERSECT,巴氏: CV_COMP_BHATTACHARYYAresults[0] = compareHist(hist0[i], hist1[i], CV_COMP_CORREL);results[1] = compareHist(hist0[i], hist1[i], CV_COMP_CHISQR);results[2] = compareHist(hist0[i], hist1[i], CV_COMP_INTERSECT);results[3] = compareHist(hist0[i], hist1[i], CV_COMP_BHATTACHARYYA);sum[0] += results[0];sum[1] += results[1];sum[2] += results[2];sum[3] += results[3];printf("%s-->相关: %f, 卡方: %f, 相交: %f, 巴氏: %f \n", channelName[i], results[0], results[1], results[2], results[3]);}printf("\n均值-->相关: %f, 卡方: %f, 相交: %f, 巴氏: %f \n", sum[0]/3, sum[1]/3, sum[2]/3, sum[3]/3);waitKey();return 0;
}

运行结果：