[发明专利]基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法

说明书

技术领域

本发明属于图像分析技术领域，具体涉及一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方 法。

技术背景

直方图是数字图像的重要特征之一，反映一幅图像(或其中一部分区域)的灰度、颜色、纹 理等特性的总体分布信息。直方图特征被广泛应用于图像检索、目标跟踪等方面[1][2]。具体 应用中，两幅直方图之间的相似性是非常重要的评价标准。已有的直方图相似性度量主要是基 于两幅直方图之间的欧氏距离或变换后的一些距离标准，如L₁距离、L_p距离、χ²距离等。这 些方法在评价直方图相似性时，都是通过计算两个直方图对应位置处的值作为标准的，计算较 简单，但是对直方图有一定形变(偏移、压缩、拉伸等)的情况，例如图像受噪声、光照变化等 因素影响，有些就不能很好地反映其相似性。采用这些度量标准时，一幅图像与其受一定噪声、 光照影响后的图像之间的直方图相似性可能会明显小于这幅图像与另一幅不相关的图像之间 的直方图相似性，这在具体应用中是非常不利的。一些改进的方法如累加直方图的L₁距离等 [3][4]考虑到了直方图不同位置之间的关系，但缺点是丢失了直方图的局部信息。其他的一些 直方图比较方法，如直方图峰值匹配法[5]、直方图各阶矩比较法[6]等参数化的方法在一些特 定应用下有很好的效果，但在普遍性上存在一定的不足。而针对这些不足提出的EMD(Earth Mover’s Distance)方法[7][8]对直方图偏移等情况能较好解决，但由于两幅直方图之间匹配要解 决一个最优化问题，复杂度较高，在大数据量的图像检索等应用中存在一些不足。本发明提出 一种新的基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法，通过计算两幅直方图之间不同窗口距 离的取值差异并加权求和，得到一个窗口间平均差异度量来评价两幅直方图的相似性，算法简 单、通用，较好地解决了以前方法存在的一些问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种计算复杂度比较低、平均差错率也低的直方图相似性度量方法。

本发明提出的直方图相似性度量方法是一种基于窗口平均差异的度量方法。

下面先介绍已有的直方图相似性评价标准

已有的直方图相似性评价主要是基于两幅直方图相同窗口处的值的比较，如L₁距离、L_p距离、χ²距离等。这些距离以及经过一些简单变换后的距离(如余弦距离等)都可看成是一定参 数下的欧氏距离，距离越大则直方图相似性越小。

简单并不失一般性，这里考虑一维直方图，并以L₁距离、L_p距离、χ²距离为例。设两幅 直方图分别为G＝{g(j)|j＝0，1，……，r}和H＝{h(k)|k＝0，1，……，r}，其中j、k表示直方 图中窗口的位置，r为窗口最大标号(对于图像的灰度直方图而言j、k就表示灰度值，r取值为 255)，g(j)表示直方图G在窗口j处的取值，h(k)表示直方图H在窗口k处的取值。两幅直方 图的各类距离定义为：