Python 计算三个二维numpy阵列之间的相似性

我的数据由许多表示三维灰度体积的三维numpy阵列组成。这些卷可以导入到numpy阵列中。这是我将它们导入python的唯一方法，因为它们是一种奇怪的文件格式

我有一个中心有一个物体的参考3D体积，然后是很多很多其他3D体积，其中一些应该包含在中心以特定方向的物体（一个圆柱体）。数据非常嘈杂。参考体积具有比其他体积高得多的信噪比，但所有体积都有噪声

为了计算3D体积包含圆柱体在与参考体积相同的位置和方向的可能性，我使用了当前系统

我沿0轴向下投影参考体积

我沿1轴向下投影参考体积

我沿0轴向下投影其他卷

我沿着0轴投射了一个充满噪波的numpy阵列（这个轴不重要）

然后我比较1对3，2对3，3对4

目前我已经尝试了均方误差和通常的互相关系数。两者都没有成功。还有什么其他方法可以比较这些图像