[发明专利]基于颜色和内容多因素综合的图像相似性定量分析方法

摘要

本发明公开了基于颜色和内容多因素综合的图像相似性定量分析方法，包括：步骤1，读取图像img1及img2，进行预处理；步骤2，颜色相似性分析；步骤3，内容相似性分析；步骤4，颜色、内容综合相似性分析；步骤5，综合操作：对步骤2、3、4得到的结果进行综合操作，得到图像的综合相似性值similarity_pri；步骤6，对图像的综合相似性值similarity_pri进行修正：根据步骤1中预处理得到的结果，对similarity_pri进行细致修正，得到最后两张图像的定量相似性值similarity_val。

主权项

1.基于颜色和内容多因素综合的图像相似性定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读取待比较两张图像img1及img2，以img1为基准图像，进行预处理；步骤2，颜色相似性分析：对图像img1、img2分别进行显著性区域检测，区分图像前景、背景，对RGB颜色空间进行区间划分，对图像进行像素级区间聚类，生成图像前景、背景指纹，分别对图像前景、背景指纹进行相关性分析，综合生成基于图像颜色信息的定量相似性值similarity_color；步骤3，内容相似性分析：根据步骤1预处理得到的结果对图像进行定量相似性分析，在YUV颜色空间下对Y分量进行基于OTSU法的阈值分割得到图像的内容图，计算联合梯度域combineGrad，根据图像的内容图及联合梯度域combineGrad计算图像基于内容信息的定量相似性值similarity_contents；步骤4，颜色、内容综合相似性分析：对图像img1及img2的RGB颜色空间分别进行区间划分，进行像素级区间聚类，分别生成图像img1的图像像素类别标记图labelMap1和图像img2的图像像素类别标记图labelMap2，对labelMap1、labelMap2分别进行粒度粗糙化操作，结果分别记为labelMapNew1、labelMapNew2；根据labelMapNew1、labelMapNew2计算图像基于颜色、内容综合信息的定量相似性值similarity_colorContents；步骤5，综合操作：对步骤2、3、4得到的基于图像颜色信息的定量相似性值similarity_color、基于内容信息的定量相似性值similarity_contents、基于颜色、内容综合信息的定量相似性值similarity_colorContents进行综合操作，得到图像的综合相似性值similarity_pri；步骤6，对图像的综合相似性值similarity_pri进行修正：根据步骤1中预处理得到的结果，对图像的综合相似性值similarity_pri进行细致修正，得到最后两张图像的定量相似性值similarity_val。