我想要的圖像與一組超過1000張圖像進行比較。我正在生成一個photomosaic。我怎樣才能提高我的形象比較算法
我迄今所做的:
我使用的LAB顏色模型來獲得每幅圖像的L A B值,並存儲在KD樹此值。 這是一個具有L A * B *值的3維樹。然後我計算我必須生成光拼接圖像的每個網格的LAB值。我使用最近鄰算法和歐幾里得距離度量來找到最佳匹配。
我得到一個很好的結果,但我想提高我的成績。我讀過關於SIFT的圖像比較,看起來很有趣,我將來會實施它。現在你們能否建議我可以比較亮度,背景顏色等任何其他特徵,或者可能是另一個比歐幾里得好的距離度量?
一個簡單的方法來得到「更好的結果」僅僅是線性每個小photomosaic組件的混合縮放的源圖像。當您查看每張單獨的照片拼貼圖像時,無法確定顏色是否已調整過,但整體效果會更好。 – aardvarkk
你如何評價你的結果?不知道你對「好」的定義是什麼,我們很難提出一些「更好」的東西。 – misha