基于智能感知相似度测量的图像提取

相似度测量是图像分类和提取的重要内容。良好的相似度测量方法应该能以给定的图像特征类型从数据库中检索到相似图像,并在检索中丢弃不相关图像。基于距离的相似度测量,仅反映了高维特征空间中两个特征向量之间的空间距离,缺乏任何感知意义,而且还忽视了相似度决策过程中邻域的影响。新的感知相似度测量方法,既可以测量特征空间中两个图像间的距离,又能表达图像间的视觉相似性。实验数据表明,与常用的基于距离的相似度测量相比,新提出的相似度测量方法具有明显著优势。