Matlab：如何检查两幅图像是否相似

我有20乘20的彩色图像。目标是：

基于查询，我需要检查哪个调用的图像与查询最匹配。例如，让10个图像成为召回的图像。在10张召回的图像中，我需要找到与查询最接近的匹配

我在考虑使用图像之间的相关性。可以使用相关系数-值越高，像素值之间的相关性越大。（哪里错了，请纠正我）

R=corr2（A，B1）

将计算A和B之间的相关系数，其中A是查询，B1是相同大小的第一个调用图像。我对彩色图像使用了上述命令，但得到的结果是

R=NaN

。如何解决彩色和灰度的问题。多谢各位

这是查询图像

另一个图像（调用/检索B1）

更新：用于从名为patches.mat的数据库中测试图像与自身相关性的代码（patches是数据库。它由59500个20x20个面片组成，重塑为400维列向量， 取自一组摩托车图像；我使用第50个示例作为查询图像）

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Answer=NaN

这是因为其中一个图像为黑色或包含单一颜色，这意味着矩阵的所有值都是相似的。检查以下示例：

I = imread('pout.tif');
J = I*0;                     % create a black image
R = corr2(I,J);

R = 
   NaN


I = imread('pout.tif');
J = 255*ones(size(I));         % create a white image
R = corr2(I,J);

R = 
   NaN

---

更新

它应该适用于您的情况，正如您在下面的示例中所看到的，它可以完美地工作：

I1 = abs(255*(rand(10,10));
I2 = abs(255*(rand(10,10));
corr2(I1,I2)

ans =

   0.0713

即使有了你分享的图片，它也对我有用。要找出您的问题，您必须共享部分代码，或按原样发布图像，而不是保存的图像（大小为420x560x3）

注意：图像不能包含多个图层

---

您的代码显示您正在使用图像的句柄，而不是图像本身。

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测试这一点：

I = reshape(patches(:,50),20,20);
corr2(I,I)

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这是因为其中一个图像是黑色或包含单一颜色，这意味着矩阵的所有值都是相似的。检查以下示例：

I = imread('pout.tif');
J = I*0;                     % create a black image
R = corr2(I,J);

R = 
   NaN


I = imread('pout.tif');
J = 255*ones(size(I));         % create a white image
R = corr2(I,J);

R = 
   NaN

---

更新

它应该适用于您的情况，正如您在下面的示例中所看到的，它可以完美地工作：

I1 = abs(255*(rand(10,10));
I2 = abs(255*(rand(10,10));
corr2(I1,I2)

ans =

   0.0713

即使有了你分享的图片，它也对我有用。要找出您的问题，您必须共享部分代码，或按原样发布图像，而不是保存的图像（大小为420x560x3）

注意：图像不能包含多个图层

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您的代码显示您正在使用图像的句柄，而不是图像本身。

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测试这一点：

I = reshape(patches(:,50),20,20);
corr2(I,I)

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我还想尝试一下Wang的通用质量指数，如果两幅图像相等，它会给你一个1.0，在其他情况下，如果空间指示不同，则会给你一个1.0，将一幅图像作为参考，另一幅图像作为相对于第一幅图像的退化图像。参见

我还将尝试Wang提出的通用质量指数，如果两幅图像相等，则该指数为1.0，在其他情况下，如果两幅图像的空间指示不同，则该指数为1.0。将一幅图像视为参考图像，将另一幅图像视为相对于第一幅图像的退化图像。参见

NaN很可能表示被零除。例如，如果其中一个图像是统一颜色（例如，纯白或纯黑），则可能会发生这种情况。另一方面，您可能希望减少图像的采样以获得更好的匹配。NaN很可能表示除以零。例如，如果其中一个图像是统一颜色（例如，纯白或纯黑），则可能会发生这种情况。另一方面，您可能希望减少图像的采样以获得更好的匹配。谢谢您的回复。那么，对于彩色图像，可以使用corr2（）？我已经上传了查询和召回的图像。你能看一下吗？该图像来自一个数据库，该数据库包含59500个20x20灰度级图像块的样本。图像由灰色阴影组成，那么为什么相关性不起作用呢？是否有其他统计方法显示图像之间的距离有多近？再次感谢您的更新。我提供了用于计算的代码。非常感谢你的时间和努力。感谢you@SKM查看更新。顺便说一句，在这个网站上，upvoting的意思和谢谢你一样！我投了更高的票，主要是因为作品《伟大的帖子》中没有看到这种欲望+1.@NKN:我在使用imagesc（）时不知道它返回图像句柄。谢谢你指出这一点谢谢你的答复。那么，对于彩色图像，可以使用corr2（）？我已经上传了查询和召回的图像。你能看一下吗？该图像来自一个数据库，该数据库包含59500个20x20灰度级图像块的样本。图像由灰色阴影组成，那么为什么相关性不起作用呢？是否有其他统计方法显示图像之间的距离有多近？再次感谢您的更新。我提供了用于计算的代码。非常感谢你的时间和努力。感谢you@SKM查看更新。顺便说一句，在这个网站上，upvoting的意思和谢谢你一样！我投了更高的票，主要是因为作品《伟大的帖子》中没有看到这种欲望+1.@NKN:我在使用imagesc（）时不知道它返回图像句柄。谢谢你指出这一点