我目前有一个 Java 程序，它将获取图像中每个像素的 rgb 值。我还有一种方法可以在二维值矩阵上计算 Haar 小波。但是我不知道应该为计算 Haar 小波的方法赋予哪些值。我应该平均每个像素的 rgb 值并计算一个 haar 小波吗？或者只使用 r、g、b 中的 1 个。我正在尝试为图像创建一个唯一的指纹。我在其他地方读到这是一个很好的方法，因为我可以取 2 个小波的点积来查看图像彼此之间的相似程度。
请让我知道我应该计算 Haar 小波的值。谢谢杰斯
user643290
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您应该将 R/G/B 组件视为不同的图像：为 R、G 和 B 分别创建一个矩阵，然后将小波独立应用于这些部分。
然后，您从 3 个小波压缩通道重建 R/G/B 图像，最后将它们组合成一个 3 通道位图。
于 2011-03-03T16:23:05.790 回答
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由于 eznme 没有回答你的问题（你想要指纹，他解释了压缩和重建），这是你经常遇到的一种方法：
您将颜色和亮度信息（色度和亮度）分开，并对它们进行不同的加权。有时你甚至会丢弃色度而只使用亮度部分。这会显着减小指纹的大小（约三倍），并考虑到我们如何感知图像——主要是通过局部亮度，而不是绝对颜色。作为奖励，您可以获得一些关于图像颜色处理的鲁棒性。
可以通过不同的方式进行分离，例如将 RGB 图像转换为YUV或YIQ颜色空间。如果只想保留亮度分量，这两种颜色空间是等价的。但是，它们对色度进行不同的编码。这是 RGB 中亮度 Y 的线性变换： Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
当您查看数学时，您会注意到我们除了创建灰度图像之外什么也没做——考虑到当它们在数值上都相等时，我们认为绿色比红色更亮，红色比蓝色更亮。
如果您想保留一些色度信息，为了使您的指纹尽可能简洁，您可以降低两个 U、V 分量的分辨率（每个分量实际上是 8 位）。因此，您可以通过将它们的信息减少到 4 位并将它们与移位运算符组合（不知道它在 java 中是如何工作的）将它们加入一个 8 位值。在最终的指纹距离计算（您提到的点积）中，与亮度相比，色度应该更轻。
于 2012-03-21T14:12:32.157 回答