Сравнение производительности между GLCM и LIRE для сопоставления изображений
Я хочу создать приложение для сопоставления изображений. Когда я искал это, я нашел два хороших подхода.
1) LIRE - Lucene Image Retrieval может использоваться для выполнения сопоставления изображений, где он реализует различные алгоритмы сопоставления изображений, а также индексирует дескрипторы функций, которые можно использовать позже для сопоставления с изображением запроса.
2) GLCM - Матрица совместного вхождения шкалы серого, где особенности изображения в градациях серого хранятся в форме матрицы, называемой матрицей совместного вхождения, и когда изображение должно быть сопоставлено, то матрица данного изображения рассчитывается и важные функции сопоставляются для расчета сходства.
Оба эти подхода кажутся масштабируемыми и быстрыми. Но я не могу решить, что может быть лучше. Поэтому любая помощь, касающаяся этого или ситуаций, в которых они являются преимуществом, - это то, что я ищу.
1 ответ
После долгих исследований я обнаружил разницу между этими двумя.
LIRe - это библиотека, которая предоставляет несколько реализаций различных алгоритмов сопоставления изображений, которые работают с локальными или глобальными функциями изображения. Кроме того, LIRe предоставляет готовые решения для индексирования и поиска, что делает сопоставление изображений и поиск результатов очень эффективным и быстрым.
С другой стороны, GLCM - это алгоритм, который работает с изображениями в оттенках серого и пытается найти, насколько они похожи. Это просто алгоритм, где LIRe представляет собой целую библиотеку из нескольких быстро реализуемых алгоритмов.
LIRe не поддерживает GLCM, но те, которые поддерживают LIRe, работают очень быстро. Книга о LIRe рассказала очень подробно и очень помогла мне в подборе изображений и их поиске.