Выбор метода для оценки схожести изображений

Question

[Relaps]

Всем доброго времени суток, пишу программу для сравнения изображений. В идеале есть большая коллекция изображений и произвольное искомое изображение. Соответственно нужно определить степень похожести искомого изображения и изображений из коллекции. Формула которой я сейчас пользуюсь имеет большие погрешности. Ниже ее я привел.

Весь алгоритм описывать не буду, т.к. долго, перейду непосредственно к оценки схожести. Предположим, что у нас есть 2 изображения:
CI — изображение из коллекции(collection image).
SI — изображение для поиска(search image).
Оба они имеют размер 50х50 и представляются, либо в виде контуров(детектор границ Канни), либо же просто, как ч/б изображение размытое фильтром Гаусса. Сейчас я использую довольно тривиальную формулу:
где I1 — пиксели SI, а I2 пиксели CI.

Но т.к. формула линейная, возникает много неточностей в процессе запроса. Отсюда вопрос, как более точно выявить степень схожести изображений?

Comments

[Rowdy Ro]

Это нужно для дела или для знаний?

Answer 1

[Relaps]

В данный момент для знаний

Comments

[Rowdy Ro]

Данная формула будет сильно косячить, если изображение сдвинуто относительно исходного.

Можно разделить изображение на маленькие кусочки и со сдвигом искать совпадения.

но погуглить, конечно, не плохо было бы.

[Relaps]

Изображение и так разделено на маленькие кусочки размером 50х50, в моем случае их 5.

Answer 2

[Rowdy Ro]

habrahabr.ru/post/120562/

Comments

[Relaps]

Да это не вариант — через хэш сравнивать, наверное не многим точнее будет, чем мой метод, если еще не хуже.

Answer 3

[strib]

Как для Вас опубликовали.
libccv.org/post/introducing-ccv-milestone/

Comments

[Relaps]

Не работает ссылка.

Answer 4

[Михаил Лялин]

готовые решения — kolmck.net/r_apps.htm (ImgSearch)

Comments

[Relaps]

Готовое мне не нужно. Я собственно думаю может кто натолкнет на умную мысль, хоть в каком направлении копать, чтобы получались вменяемые результаты.