Image processing 如何度量两幅图像的相似性

我有一个程序，用户通过将形状正方形、圆形、三角形、矩形放置在5x5网格上绘制图像，其中形状的角位于网格单元中，圆形位于一个网格单元中

我想使用该图像生成类似的图像。我曾经考虑过使用类似字符串编辑距离的方法，在这里我用一个相似的形状替换一个形状，但需要有某种方法来定义哪些形状相似以及相似的值

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有人能提出一种方法或算法，用于在生成整个图像后测量图像的相似性，以及测量单个形状的相似性吗？我想最终能够说，给定一幅图像，如果两幅图像的编辑距离小于某个值x，我可以得到一幅相似的图像。我需要一个算法和支持信息来帮助我得出这个值。

我必须承认，我可能没有100%理解你的问题

但是，您是基于图像的某些结构参数，还是基于最终图像的整体形状/强度分布来寻找相似性度量

最终图像是否为普通“光栅”图像，即每个像素具有给定强度的像素阵列？ 如果是这样，一个简单的互相关系数能满足您的需要吗？在应用互相关（如边缘查找过滤器等）之前，您可能需要对这两幅图像进行预处理

它是标准化的[0,1]，其中一个是精确的图像强度匹配

编辑：根据您下面的评论，我现在添加了一个示例。数字显微图像计算 我创建了4个大小为140x140像素的简单图像，然后计算了相应对的互相关CC图像。CC图像排列在矩阵中，并以温度颜色方案显示，以便更好地显示。每个CC图像中的值是指该像素中的最大值，即CC效率。它应该是1表示完全匹配，0表示完全反匹配。由于数字舍入问题，在本例中，图像与自身的自相关不完全为1

然而，我仍然不确定这是否真的对你有帮助并回答了你的问题。CC清楚地定义了两幅图像的相似性，但精确值取决于图像中的像素数量、它们如何相互旋转以及像素的精确值。我用0表示黑色，1表示白色。它还要求将两个图像进行比较，使其具有相同的像素大小

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我正在寻找一种可以衡量各个形状之间相似性的方法。一旦我知道了，我想证明，如果我用相似的形状替换图像中的形状，我将生成相似的图像。这就是为什么我需要一个可以测量完整图像的工具。我还应该补充一点，我对数字图像处理一无所知，形状是简单的线图，没有填充颜色。如果你提供一些问题的图形表示，也许你可以得到更好的答案？i、 一些图显示了场景和你希望得到什么？如何将图像附加到一个问题上？尽管我现在已经尝试简化这个问题。我可以用什么方法来比较正方形、圆形、三角形和矩形形状的相似性