画像を 1000 枚以上の画像のセットと比較したい。フォトモザイクを作成しています。
私がこれまでに行ったこと：
LAB カラー モデルを使用して各画像の LAB 値を取得し、この値を KD ツリーに保存しています。これは、LA* B* 値を持つ 3 次元ツリーです。次に、フォトモザイクを生成する必要がある画像の各グリッドの LAB 値を計算します。Nearest Neighbor Algorithm とユークリッド距離メトリックを使用して、最適な一致を見つけます。
好成績を残していますが、もっと成績を上げたいです。画像比較のためにSIFTについて読みましたが、面白そうで、将来的に実装する予定です。今のところ、明るさ、背景色、またはユークリッドよりも優れた別の距離メトリックなど、比較できる他の機能を提案できますか?
SIFT とは別に、使用されているもう 1 つの機能は、Earth Movers' Distance を通じて色のヒストグラムを比較することです。次のような論文を見ることができます:
画像検索の指標としての地球移動距離
また、SIFT に似ているのは画像の GIST で、「セマンティック」（多かれ少なかれ）検索に使用されてい
ます。 シーンの要点の構築:
たとえば、何百万もの写真を使ってシーン補完を行う紙:
Scene Completion Using Millions of Photographs
また、画像ワーピングに SIFT を使用する方法 (たとえば、SIFT フロー: シーンとそのアプリケーション間の密な対応) を適用して、画像比較のメトリックを導出することもできます。多くの場合、標準的な SIFT マッチングのパフォーマンスは低く、結果として得られるメトリクスは良くありません。適切なマッチングを行うことができれば、状況は改善されます。
要するに、コメントが言ったように、それはあなたが比較して達成しようとしているものに依存します(「良い」とはどういう意味ですか):色(ヒストグラム)を一致させたいですか? 構造 (SIFT) ? セマンティクス (GIST) ? それとも...？