① 图像视频相似度算法
前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!
其实它的原理就是一个把需要的特征总结在一个指纹码里面,进行降维成指纹码,假如个指纹码一模一样,那两张图片就想似了.下面有写怎么编译成唯一标识,再用汉明距离计算两个指纹码的相似度.
图片是采用phash算法,一共分为四步吧.
1.将图片缩放到16*16大小,这是我们选择的合适的大小,假如宽高不一样,直接将其压到16*16,去掉细节,只保留宏观;
2.图片一共是16*16的,共256个像素,我们将图片进行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三种,从白到黑,一共分了255层;
3.灰度化之后将图片进行DCT转换(离散余弦变化),因为为了识别有的图片旋转,这个DCT转换是将图片进行了一种压缩算法;
4.我们对这个算法进行了优化,因为之前是计算像素的均值,我们为了更准确,我们取RGB,rgb一共分为255个像素,我们将255个像素分为16段,如果像素大于0-16记为0,17到32记为1,直到255,这样就得到255位的二进制,这就是这张图片的指纹码.
得到唯一标识的指纹码之后怎么去计算像素度呢?
通过汉明距离比较两个二进制距离,如果距离小于<10的话,我们就判定两张图片相似.如果两个指纹码(二进制)一模一样,我们就判定两个是一张图片,或者类似;
视频的话我们是通过ffmpeg(ff am pig),它是一个专门处理视频的框架,可以从视频中按针提取图片.然后就按照图片的相似度取对比了...
② 计算图像相似度的算法有哪些
SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.
首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.
然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差
d(x)d(y) + C3
而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1 << 1, K2 << 1, L为像素的最大值(通常为255).
希望对你能有所帮助。
③ 关于视频质量评价算法的
你好，在视频质量评价领域，所谓的结构相似度SSIM是一种全参考（Full-Rerence）视频质量评价算法。而全参考评价算法必须同时知道原始视频和失真视频。也就是说你想计算结构相似度，就得先找到两个视频，一个原始的，一个受损的，（要是仅仅为了测试算法也可以随便找俩），然后逐帧计算原始视频各帧同受损视频相应帧的SSIM，最后加权平均。
同学如果你需要计算视频的“结构相似度”指标，一般就是我上面说的那样，如果你只是想找到一种不需要原始视频的质量评价方法，推荐你网络LIVE VIDEO DATABASE或者LIVE IMAGE DATABSE，那里面好多算法，你随便下一个试试就好了。
虽然晚了一年多，还是希望能帮到你，如果你还有其他问题可以联系我，不要私信，我的日常邮箱[email protected]，我目前就是研究这方面的。