[发明专利]图片相似度比对算法

权利要求书

1.图片相似度比对算法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)根据灰度颜色直方图算法计算图像相似度，记为S1；

(2)采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征，然后计算图像的相似度，记为S2；

(3)根据前两步计算出来的图像相似度，采用加权平均计算最终的图像相似度。

2.根据权利要求1所述的图片相似度比对算法，其特征在于，所述步骤(1)的具体操作方法为：

(1)将待比对的两张图片图像进行灰度化处理，得到图像的灰度图像；

(2)创建一维灰度直方图，使统计图像分布在[0，255]像素；

(3)计算灰度图像的一维直方图；

(4)对步骤(3)计算出来的一维直方图做归一化处理；

(5)创建一张图用于显示各个像素的直方图，横坐标为灰度级，纵坐标为像素个数；

(6)将每个直方图绘制到创建的图中；

(7)度量两幅图像直方图的巴氏距离来计算图像的相似度，即为基于灰度颜色直方图计算图像相似度。

3.根据权利要求2所述的图片相似度比对算法，其特征在于，所述直方图的创建方法为：计算每一种像素在整幅数字图像中出现的频次，以像素出现的频次作为颜色直方图的纵坐标，以颜色值作为横坐标，绘制该图像的颜色直方图，如式(1)和式(2)表示：

(1)

其中，h[Ck]表示第k种像素在图像中出现的频次；

(2)

其中，M和N为图像的宽和高，w为图像的像素数。

4.根据权利要求1所述的图片相似度比对算法，其特征在于，所述灰度共生矩阵的构造过程为：假设灰度共生矩阵可以表示为从灰度值1的点经过距离d＝(a，b)到达灰度值为j的点的概率，灰度共生矩阵用户＝(i,j,d,θ)(i,j＝O,1,2,…,K-1)表示，i、j分别表示像素对的灰度值，d表示像素对之间的距离，θ的取值为：0°，45°，90°，135°。

5.根据权利要求4所述的图片相似度比对算法，其特征在于，采用灰度共生矩阵计算图像的相似度的方法为：选择4个最具代表性的纹理特征来计算两幅图像的相似度，即熵、工阶矩、对比度和逆差矩，其表达式为：

熵G1的表达式为：

二阶矩G2的表达式为：

对比度G3的表达式为：

逆差矩G4的表达式为：

通过上式分别计算出图像的特征值，使得像素对在这4个方向(0°，45°，90°，135°)上移动，分别计算出4个特征值；最后把这4个方向上计算出来的特征值组合成一个大小为16的综合向量，这个综合向量可以定义为：

G＝[G_1k，G_2k，G_3k，G_4k]，k∈(0°，45°，90°，135°)，再根据得到的两个综合特征向量计算两幅图像的相似度。

6.根据权利要求1所述的图片相似度比对算法，其特征在于，最终的图像相似度的计算方法为：

其中k1、k2分别为两种相似度算法的权重。