dom1n1k

Смотря какая задача стоит.
Если нужно сгенерировать именно точное изображение - нет.
Если достаточно приблизительно сымитировать вид, чтобы было просто примерно похоже - вполне.

Перцептивный хэш точно не годится - он больше пригоден для фотографий и т.п., чем для форм, заполненных закорючками.

Но вообще говоря, постановка задачи непонятна. Нужно сравнить просто по принципу равно/не равно? Или понять что именно изменилось? И почему нельзя искать сканы тупо по имени файла и дате (которую тоже можно включить в имя)?

Возможно, применять к фоткам оператор Собеля (или подобный), потом Threshold и уже сравнивать результаты?

Хотя лично для меня намного более сложной проблемой представляется поворот неба, нежели шум на изображении.

А как из ч/б картинки достается "ближний ИК"? Мне аж интересно стало.
Или там какой-то специальный TIFF?

Мне в голову приходит такое решение.
При фотографировании класть 5 картонных квадратов контрастного цвета и строго определенного размера (скажем, 10 x 10 см) - по углам и в центре.
Потом сопоставляя их площади, можно примерно оценить искажения от объектива и неточности ракурса.
Потом считать тупо пиксели темнее некого порога и умножать на некий эмпирически подобранный коэффициент, который зависит от расстояния от центра и степени искажений, полученных на предыдущем шаге.

Хоть стартап открывай - поставка гарантированно красивых инстафоток за $1/месяц...

А вообще, проблема не стоит такого количества сложных процессов (распознавание и прочее). Проще периодически тратить несколько минут на ручной отбор.

Условия задачи неполны без описания действий, после которых появилась эта картинка.
Но подозреваю, что дело в уменьшении с бикубической интерполяцией. Замените Bicubic на Bilinear.