图像相似度确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种图像相似度确定方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取至少两个待对比图像，分别对各个所述待对比图像进行灰度化处理；分别确定各个所述待对比图像的指纹特征和纹理特征；根据所述指纹特征计算所述待对比图像之间的指纹相似度；根据所述纹理特征计算所述待对比图像之间的纹理相似度；根据所述指纹相似度、所述纹理相似度确定所述待对比图像之间的综合相似度。通过上述方式，本发明专利技术实施例提高了确定图像相似度的准确率。实施例提高了确定图像相似度的准确率。实施例提高了确定图像相似度的准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像相似度确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，具体涉及一种图像相似度确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前在人脸识别、物体识别、图像内容检索、图像内容审查、目标检测跟踪等图像处理领域中，确定图像相似度都是很基础以及重要的步骤。
[0003]现有技术中对图像进行比较一般采用的是直方图、图像模板匹配、PSNR峰值信噪比、SSIM结构相似性或者感知哈希算法。
[0004]而上述现有方法分别存在以下的缺陷：直方图反应的是图像灰度值的概率分布，损失了图像的空间位置信息。图像模板匹配只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。PSNR峰值信噪比并未考虑到人眼的视觉特性，经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。SSIM结构相似性在影像出现位移、缩放、旋转等非结构性的失真时无法有效识别。感知哈希算法如果在图片上加一些文字等字符，汉明距离就会很大导致辨认出错。因此这些缺陷都导致现有技术在确定图像相似度时精确率不高。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少两个待对比图像，分别对各个所述待对比图像进行灰度化处理；分别确定各个所述待对比图像的指纹特征和纹理特征；根据所述指纹特征计算所述待对比图像之间的指纹相似度；根据所述纹理特征计算所述待对比图像之间的纹理相似度；根据所述指纹相似度、所述纹理相似度确定所述待对比图像之间的综合相似度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定各个所述待对比图像的指纹特征，进一步包括：分别将各个所述待对比图像缩放为第一预设尺寸；分别对各个所述待对比图像进行离散余弦变换，分别确定各个所述待对比图像的离散余弦变换系数平均值；分别获取各个所述待对比图像中的各个像素点的灰度值，分别将所述各个像素点的灰度值与所述离散余弦变换系数平均值进行比较，得到各个所述待对比图像对应的比较结果；分别确定所述比较结果对应的字符串作为各个所述待对比图像的指纹特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指纹特征计算所述待对比图像之间的指纹相似度，进一步包括：分别确定所述至少两个待对比图像的指纹特征对应的矩阵形式作为所述至少两个待对比图像的指纹特征矩阵；计算所述至少两个待对比图像的指纹特征矩阵的第一相关性；根据所述第一相关性确定所述待对比图像的指纹相似度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述各个待对比图像的纹理特征，进一步包括：分别将各个所述待对比图像缩放为第二预设尺寸；分别对各个所述待对比图像进行锐化处理；根据圆形局部二值模式算法分别提取各个所述待对比图像的纹理特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指纹特征计算所述待对比图像之间的指纹相似度，进一步包括：分别将各个所述待对比图像划分为多个子图像区域；分别确定每一个所述子图像区域对应的纹理特征直方图；分别根据每一个所述待对比图像的各个子图像区域的纹理特征直方图确定每一个所述待对比图像对应的局部二值模式纹理特征直方图；计算所述至少两个待对比图像的局部二值模式纹理特征直方图之间的第二相关性；根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马安君，杨翼驹，袁文树，邱凯，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：