Det problem som behandlas i denna artikel är hur man löser problemet med bildkorrespondens i de fall där det är viktigt att mäta förändringar i kontur, position och rumslig orientering i avgränsade regioner. Denna artikel introducerar en beräkningsintelligens metod för att lösa detta problem med anisotropa (riktberoende) vågetter och en tolerans nära inställt tillvägagångssätt för att upptäcka likheter i par av bilder. Nära uppsättningar är en nyligen generalisering av grova uppsättningar som infördes av Z. Pawlak under början av 1980-talet. Nära uppsättningar var resultatet av en undersökning av den perceptuella grunden för grova uppsättningar. Par av uppsättningar som innehåller föremål med liknande beskrivningar är kända som nära uppsättningar. Den föreslagna Wavelet-baserade bild närhetsmåttet jämförs med F. Hausdorff och P. Mahalanobis bild avstånd åtgärder. Resultaten av tre wavelet-baserade bildliknande åtgärder för flera välkända bilder, ges. En direkt fördel med denna forskning är ett effektivt sätt att gruppera samman (klassificerande) bilder som motsvarar varandra i förhållande till minimala likheter i konturen, positionen och den rumsliga orienteringen hos avgränsade regioner i bilderna, särskilt i videor som innehåller bildsekvenser som visar varierande objektrörelser. Bidraget av denna artikel är införandet av en anisotropisk våget-baserat mått av bildlikhet med hjälp av en nära set approach.
I REF användes en anisotropisk våget-baserad intelligent metod för bildnära mätning, men detektionsresultaten är suddiga inte definitiva beslut.
Anisotropic Wavelet-Based Image Nearness Measure
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}