[发明专利]图像相似度的计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像相似度的计算方法。

背景技术

在嵌入式的应用中，例如生产自动检测，为了提高检测效率，通过将摄像机拍摄的图像与标准图像进行比对来代替人工检测。又例如对于车辆驾驶，为了提高车辆驾驶的安全性，可以通过车辆上摄像机拍摄周围的环境图像，并将图像经滤波后与标准图像如行人、路标等进行比对，以此来提醒驾驶员，实现安全辅助驾驶。但是，通过摄像机拍摄的图像受拍摄环境如光照等因素影响较大，往往造成比对结果不准确，相对来说，用图像的相似度来判断检测目标是否符合要求比较合理。

在现有技术中，图像的相似度计算主要采用以下两种方法：一种方法是计算图像中R、G和B三个分量的和值，利用最终的和值计算相似度；另一种方法是：首先把图像进行分块，然后计算两幅图像间任意两个分块的相似度，最后计算两幅图像的相似度。

其中，利用和值计算相似度的方法，计算结果误差较大。例如，一个图像的R值分别为226、0、224，另一图像的R值分别为0、226、224，假设两幅图像的G和B一致，尽管加入了调节系数，采用该方法计算的结果两者的相似度很高，但事实并非如此。

另外，利用图像分块计算相似度的方法，比直接计算对应分块相似度的方法的计算量大一倍以上，在嵌入式应用中，实时性将很难得到保证。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术缺陷。

为此，本发明的目的在于提出一种图像相似度计算方法，该图像相似度计算方法的计算结果误差较小、计算量小并且具有较好的实时性。

为达到上述目的，本发明实施例提出一种图像相似度计算方法，包括以下步骤：S1，分别获得第一图像和第二图像；S2，对所述第一图像和第二图像进行缩放预处理，获取所述第一图像和第二图像缩放之后的最小宽高信息，其中，所述最小宽高信息为所述第一图像和第二图像的宽高值中的最小值；S3，根据所述最小宽高信息分别计算所述第一图像和第二图像缩放之后的第一像素值集合和第二像素值集合以对所述第一图像和第二图像进行缩放；S4，根据所述第一像素值集合和第二像素值集合计算像素点（i，j）的距离集合，其中，i、j为像素点的横纵坐标；S5，根据所述距离集合计算所述第一图像和第二图像之间的相似度。

根据本发明实施例提出的图像相似度计算方法，以像素为单位进行处理，通过缩放第一图像和第二图像以获取第一像素值集合和第二像素值集合，并计算第一像素值集合中像素点（i，j）与第二像素值集合中像素点（i，j）的距离集合，进而计算出第一图像和第二图像的相似度，计算结果误差较小、计算量小并且具有较好的实时性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的图像相似度的计算方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的图像相似度的计算方法中的第一像素值集合的计算方法的流程图；

图3为根据本发明一个实施例的图像相似度的计算方法中第二像素值集合的计算方法的流程图；以及

图4为根据本发明一个具体实施例的图像相似度的计算方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用于性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征之“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。