一。基本概念   

    圖像相似度計算就是對兩幅圖片之間內容的相似程度進行打分，根據分數的高低來判斷圖像內容的相似程度，這也是圖像分類的基礎。如下面這幅圖像的兩位人頭虎身獸，用不同的算法進行相似度計算，相似度在60%~87%之間~~

二。算法總結

計算圖像相似度的算法有很多，常見的有以下幾種：

1。基于直方圖。直方圖能夠描述一幅圖像中顏色的全局分布，是一種入門級的圖像相似度計算方法。該算法計算過程很容易理解，首先對于兩幅圖像分別計算其直方圖，然后根據某種衡量標準進行比較，比較結果即為兩幅圖像的相似度。這種方法精度較差。

2。SSIM（結構相似性度量）。這是一種全參考的圖像質量評價指標，分別從亮度、對比度、結構三個方面度量圖像相似性。SSIM取值范圍[0, 1]，值越大，表示圖像失真越小。在實際應用中，可以利用滑動窗將圖像分塊，令分塊總數為N，考慮到窗口形狀對分塊的影響，采用高斯加權計算每一窗口的均值、方差以及協方差，然后計算對應塊的結構相似度SSIM，最后將平均值作為兩圖像的結構相似性度量，即平均結構相似性SSIM。該方法通常用來衡量一張圖片壓縮后的失真度，比較少的用來計算兩圖的相似度。

3。cosin相似度（余弦相似度）。把圖片表示成一個向量，通過計算向量之間的余弦距離來表征兩張圖片的相似度。該方法運算量較大，但準確率尚可。

4。基于互信息（Mutual Information）。通過計算兩個圖片的互信息來表征他們之間的相似度，如果兩張圖片尺寸相同，還是能在一定程度上表征兩張圖片的相似性的。但是，大部分情況下圖片的尺寸不相同，如果把兩張圖片尺寸調成相同的話，又會讓原來很多的信息丟失，所以很難把握。經過實際驗證，此種方法不夠穩定。

工作室基于Matlab軟件平臺，分別利用上述方法實現了計算特定數據集圖片的相似程度，對于某一對圖像組，其用直方圖算法對比的結果如下：

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