信息处理 - 直方图与两个不同的 bin 大小相交？ - 吾爱随笔录

信息处理图像处理计算机视觉直方图

2022-02-23 08:38:06

我有两个图像：A 和 B。图像 A 是图像 B 的屏幕截图，即原始图像。虽然图像 A 中存在噪声，但原始特征仍然可以区分。

直方图交点告诉我们：

K (a, b) = \sum_{i = 1}^{n} min (a_{i}, b_{i})

$K(a,b) = \sum_{i=1}^{n}\min(a_i,b_i)$

其中，如果 $K$ 很大，则 $a$ 和 $b$ 相似。

如果我们处理图像 A 以创建具有最佳数量 ( $n \pm x$ ) 个 bin 的直方图，那么在图像 A 和 B 的直方图 bin 数量不同的情况下，我们如何应用直方图交集？

1个回答

除了调整直方图之一，使两个直方图在执行直方图交集之前具有相同数量的 bin 之外，我没有看到任何其他方法。这总是会涉及一些猜测，因为直方图本身并没有为您提供足够的信息来准确地做到这一点。我会将具有更多箱数的直方图调整为另一个直方图的箱数。这是一个简单的例子：

h1 = [12 17]
h2 = [9 10 11]

因此，在这种情况下，您要进行更改h2，使其具有两个像h1. 由于两个区间的区间边界h1正好在 bin 2 的中间，因此将 bin 2平均h2划分在其他两个 bin 之间是合理的。h2所以你得到

h2_new = [14 16]

如果新边界落在 bin 间隔内的其他位置，只需将间隔除以相应的百分比。这一步当然涉及猜测，如果您可以通过确保使用相同数量的 bin 计算两个直方图来避免它，那会更好。

最后一点，通常直方图交集被归一化，使其最大值为： $1$

K (a, b) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} min (a_{i}, b_{i})}{min (\sum_{i} a_{i}, \sum_{i} b_{i})}

$K(a,b)=\frac{\sum_{i=1}^n\min (a_i,b_i)}{\min\left(\sum_i a_i,\sum_i b_i\right)}$

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