[发明专利]一种基于深度学习的图像块相似度计算方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的图像块相似度计算方法，包括S1，根据使用者所给出的训练图像集，加入噪声并划分图像块集合，以获得训练图像块集合Xtrain；S2，选择待测试的对象，也加入噪声并划分图像块集合，以得到测试图像块集合Xtest；S3，建立孪生自编码器网络模型；S4，向孪生自编码器网络模型中输入训练图像块集合Xtrain以对孪生自编码器网络模型进行训练；S5，将测试图像块集合Xtest输入完成训练后的孪生自编码器网络模型，根据训练完成的网络权重，得到测试图像块集合对应的特征信息数据集；S6，在得到特征信息数据集后，根据特征信息数据集计算每对图像块的相似度。本发明通过获取的图像块的相似度来对图像块进行比较，可以得到较高的准确率，而且参数调试简便。