Question

对于一个小型项目，我需要将一个图像与另一个图像进行比较-确定图像是否大致相同。图像很小，从25像素到100像素不等。这些图像本应具有相同的图片数据，但存在细微差别，因此简单的像素相等性检查将无法进行。请考虑以下两种可能的情况：

博物馆中的一个监视摄像机的安全（CCTV）摄像机：我们想快速查看两个不同的视频帧是否显示相同的场景，但是照明和摄像机焦点的细微差异意味着它们将是不同的。
与以48x48呈现的相同图标相比，矢量计算机GUI图标的图片（以48x48呈现的同一图标）（但两个图像都将缩小为32x32，因此直方图具有相同的总像素数）。

我已决定使用直方图来表示每个图像，并使用三个1D直方图：每个RGB通道一个-可以安全地使用颜色，而忽略纹理和边缘直方图（另一种方法是对每个图像使用一个3D直方图，但我避免这样做，因为这会增加额外的复杂性。因此，我将需要比较直方图以了解它们的相似度，如果相似性度量值超过某个阈值，那么我可以放心地说各个图像在视觉上是相同的-我将比较每个图像的相应通道直方图（例如图像1的红色直方图与图像2的红色直方图，然后图像1的蓝色直方图与图像2的蓝色直方图，然后是绿色直方图-因此，我没有将图像1的红色直方图与图像2的蓝色直方图进行比较，这太愚蠢了。

假设我有这三个直方图，它们代表三个图像的红色RGB通道的摘要（为简单起见，对7个像素的图像使用5个bin）：

H1            H2            H3 

  X           X                     X
  X   X       X       X             X
X X   X X     X X   X X     X X X X X
0 1 2 3 4     0 1 2 3 4     0 1 2 3 4

H1 = [ 1, 3, 0, 2, 1 ]
H2 = [ 3, 1, 0, 1, 2 ]
H3 = [ 1, 1, 1, 1, 3 ]

图像1（ H1 ）是我的参考图像，我想查看图像2（ H2 ）和/或图像3（ H3 ）是否与图像1类似。请注意，在此示例中，图像2与图像1相似，但是图片3不是。

当我粗略搜索“直方图差异”算法（至少我能理解的算法）时，我发现一种流行的方法是仅求和每个仓之间的差，但是这种方法通常会失败，因为它会加权所有仓差异。

为了演示这种方法的问题，请使用C＃代码，如下所示：

Int32[] image1RedHistogram = new Int32[] { 1, 3, 0, 2, 1 };
Int32[] image2RedHistogram = new Int32[] { 3, 2, 0, 1, 2 };
Int32[] image3RedHistogram = new Int32[] { 1, 1, 1, 1, 3 };

Int32 GetDifference(Int32[] x, Int32[] y) {
    Int32 sumOfDifference = 0;
    for( int i = 0; i < x.Length; i++ ) {
        sumOfDifference += Math.Abs( x[i] - y[i] );
    }
    return sumOfDifferences;
}

输出为：

GetDifference( image1RedHistogram, image2RedHistogram ) == 6
GetDifference( image1RedHistogram, image3RedHistogram ) == 6

这是不正确的。

有没有一种方法可以在考虑分布形状的情况下确定两个直方图之间的差异？