基于等价类的图像相似性度量

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2006年12月三明学院学报Dec．2o06第23卷第4期J0URNALOFSANMINGUNIVERSITYV01．23NO．4基于等价类的图像相似性度量李年攸(三明学院数学与计算机科学系，福建三明365004)摘要：提出了基于等价类图像相似性度量算法，算法兼顾了图像单个区域和多区域(整体)相似性度量，既考虑到具体用户的需要．同时又降低了计算的时问复杂度，提高了图像匹配的效率。关键词：等价类；相似度；区域类；匹配中图分类号：TP751文献标识码：A文章编

2、号：1673-4343(2006)04-0410—03TheMeasurementofSimilaritybetweenTwoImagesBasedonEqual-classLINian——you(DepartmentofMathematicsandComputerScience，SanmingUniversity,Sanming365400,China)Abstract：Inthispaper,theauthorofersanalgorithmonthebaseofequal-classtomeasu

3、rethesimilaritybetweentwoimages，whichgivesconsiderationtobothsingleareasandmulti-areassimilarity．Thealgorithmmeetstheuser'sdemands，anditdecreasesthetimecomplexityinimages-matchingprocessmostlyandincreasestheefficiencyofmatchingprocessatthesametime。Keywor

4、ds：equalclass；similarity；area-class；match图像处理的最终目的就是理解和识别图像．表示图像各区域的空间位置关系。这种表示方法因此。图像匹配算法的效率显得尤其关键。有的文能有效地表示图像区域的空间关系．但极大地增献【】用矩特征和颜色均值描述图像区域的内容．并加了图像表示和相似性度量的复杂度．因此没有用街区距离度量基于区域的图像相似性．这是不得到广泛应用。准确的：也有文献i2]用二进制序列描述标准化的区出于上述考虑．本文在图像被划分成区域等域形状．这种表示方法时间和空间

5、复杂度都特别价类的基础上．提出了一种兼顾局部和整体的图高，不适于普通的自然彩色图像；文献『3，41用大像相似性度量算法．有机地将两种考虑结合以解小、位置、颜色、纹理、形状等特征描述图像区域的决图像相似性度量问题．同时减少了区域匹配数内容，但文献f31的相似度计算策略是让用户选择目，大大降低了计算复杂度，提高了算法效率。一个感兴趣的区域，没有考虑多区域问题；文献『411图像区域等价类的划分中没有给出基于多区域的图像相似度量算法．也未给出实验数据；文献『51虽然提出了一种多区域图像被分割成区域之后。相同的物

6、体由于经图像匹配算法．但是将两幅图像整体的相似度简过平移、旋转、缩放或色彩变化，可能处于不同的单地看作是各对应区域相似度的加权和．不能保区域．比如青苹果与红苹果，从人类视觉上来说，证图像整体的相似性，文献f61提出了基于最大权它们应该是同一物体．并且人类总是注重两者的二部图匹配的图像相似性度量算法．保证了图像相似性而忽略不同点．计算两幅图像的相似度时的整体相似性．但该算法在区域数目很大的情况就没必要将这些区域重复匹配。因而，在进行图像下。时间复杂度特别高。目前已开发出一些基于对区域匹配之前．采用粗糙集理

7、论先将分割后的图象的图像检索系统，如QBIC，Netra，Blobworld，但像进行区域等价类的划分，具体方法参照文献【7]。是这些系统的图像相似性度量仅仅比较图像的单2图像区域相似度计算个区域．而图像一般都是由多个区域组成的，关于多区域图像相似性度量的研究很少．一般用二维图像间的相似度必须通过区域间的相似度来串或用表示方位的谓词如north、east、left、right等体现，有的用户只对个别物体感兴趣，比如水果批收稿日期：2006-09．19作者简介：李年"~t-(1973-)，男，福建宁化人，

8、讲师。维普资讯http://www.cqvip.com第4期李年攸：基于等价类的图像相似性度量·411·发商要做苹果广告，他就得收集包含苹果(大小、数2．2多区域相似度计算目和颜色不限)的图样，并从中挑选出满意的作品；多区域相似度计算在单个区域相似度的基础而另一些用户则比较注重整体效果．比如家居整体上，还存在一个如何计算整体相似度的问题，即组摆设效果图．这些人当然希望通过多区域间的匹配合优化问题。文献『6]采用基于最大权二部图匹配来找到满意