CatSIM:一种类别型图像相似性度量
计算机视觉与模式识别
2020-04-21 v1 机器学习
图像与视频处理
机器学习
摘要
我们提出 CatSIM,一种用于二值与多值二维、三维图像及体数据的新型相似性度量。CatSIM 采用结构相似性图像质量范式,对位置上的微小扰动具有鲁棒性,使得两幅图像中相似但不完全重叠区域内的结构所获评分高于简单匹配。该度量还可比较图像内部的任意区域。CatSIM 在人工数据集、图像质量评估调查及两个成像应用上进行了评测。
引用
@article{arxiv.2004.09073,
title = {CatSIM: A Categorical Image Similarity Metric},
author = {Geoffrey Z. Thompson and Ranjan Maitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09073},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 16 figures, 10 tables