[发明专利]基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法

摘要

本发明属于图像分析技术领域，具体是一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法。该方法通过统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异，求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异，并将其作为评价这两幅直方图相似性的标准。针对图像的灰度直方图用本发明度量方法和传统度量方法进行比较，表明该评价标准在直方图发生偏移的情况下性能优于传统的度量标准。本发明提出直方图相似性度量方法，给出相似性的评价标准，为基于直方图的图像检索等应用提供更可靠的依据。

主权项

1、一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法，其特征在于统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异和不同距离窗口之间的取值差异，求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异，将其作为评价这两幅直方图相似性的标准，具体步骤如下：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为窗口的最大标号，g(j)表示直方图G在窗口j处的统计值，h(k)表示直方图H在窗口k处的统计值；若G、H满足总点数相等的条件，即∑(g(j))＝∑(h(k))，定义两幅直方图G和H中不同窗口间的距离d＝|j-k|，则直方图窗口间平均差异度量按照如下方法求得：(a)设定一个直方图最大窗口距离dmax，作为循环终止标志，大于dmax的窗口距离都视作dmax；(b)取d＝0，统计两幅直方图相同窗口处的交集；得到n0＝∑(min(g(i)，h(i)))；然后将两幅直方图各窗口处的统计值都减去相应的交集部分，生成两幅新的直方图：即g(i)’＝g(i)-min(g(i)，h(i))，h(i)’＝h(i)-min(g(i)，h(i))，此时这两幅直方图g(i)’和h(i)’相同窗口处的取值至少有1个为0；(c)取d＝1，对两幅新的直方图，从窗口位置m＝0开始，从小到大搜索到m＝r-d：若一幅直方图上第m窗口与另一幅直方图上第m+d窗口的取值均不为0，则设两个值中较小的一个为pm，将两个窗口处的值各减去pm，生成两幅更新的直方图；完成所有的搜索后，将有值的pm累加起来，得到点数的统计值n1，将其定义为窗口距离为1时的直方图取值差异；(d)对d从1到dmax依次进行如步骤(c)的操作，得到两幅直方图之间不同窗口距离d的取值差异n1到nmax，结合之前求得的n0，得不同窗口间直方图的平均差异D为：$D=\frac{\underset{i=0}{\overset{d\max }{\Sigma }}{n}_i·i}{\underset{i=0}{\overset{d\max }{\Sigma }}{n}_i}$ 其中，分子为对应各不同窗口距离的直方图取值差异的加权和，分母为一幅直方图中的总点数；D值越小表示两幅直方图之间的相似性越大。