Återhämtning av bilder baserat på deras visuella likhet med en exempelbild är ett viktigt och fascinerande forskningsområde. Här diskuterar vi olika sätt på vilka visuellt utseende kan karakteriseras för att bestämma både global och lokal likhet i bilder. En populär metod innebär beräkning av globala åtgärder som momentinvarianter för att karakterisera global likhet. Även om detta innebär att bilden kan karakteriseras med hjälp av några siffror, prestandan är ofta dålig. Tekniker baserade på momentinvarianter presterar ofta dåligt. De kräver att objektet är en binär form utan hål som ofta inte är praktiskt. Dessutom är momentinvarianter känsliga för buller. Visuellt utseende representeras bättre med hjälp av lokala funktioner som beräknas på flera skalor. Sådana lokala funktioner kan inkludera utgångar av bilder filtrerade med Gaussiska derivat, differentialinvarianter eller geometriska storheter som krökning och fas. Två bilder kan sägas vara likartade om de har liknande distributioner av sådana funktioner. Den globala likheten kan därför härledas genom att man jämför histogram över sådana egenskaper. Detta kan göras snabbt. Histogram kan inte användas för att beräkna lokal likhet. Istället, begränsningen att den rumsliga relationen mellan funktionerna i frågan liknar den rumsliga relationen mellan funktionerna i dess matchande motsvarigheter i databasen ger ett sätt att beräkna lokal likhet. De metoder som presenteras här kräver inte föregående segmentering av databasen. När det gäller lokal representation kan objekt inbäddas i godtyckliga bakgrunder och båda metoderna hanterar en rad storleksvariationer och synvinklar upp till 20 eller 25 grader.
I tidigare arbete visade vi att lokala funktioner som beräknas med Gaussiska derivatfilter kan användas för lokal likhet, dvs.. för att hämta delar av bilder REF.
Computing local and global similarity in images
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Engineering', 'Computer Science']}