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【24h】

Perceptual similarity between color images using fuzzy metrics

机译：使用模糊度量的彩色图像之间的感知相似度

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In many applications of the computer vision field measuring the similarity between (color) images is of paramount importance. However, the commonly used pixelwise similarity measures such as Mean Absolute Error, Peak Signal to Noise Ratio, Mean Squared Error or Normalized Color Difference do not match well with perceptual similarity. Recently, it has been proposed a method for gray-scale image similarity that correlates quite well with the perceptual similarity and it has been extended to color images. In this paper we use the basic ideas in this recent work to propose an alternative method based on fuzzy metrics for perceptual color image similarity. Experimental results employing a survey of observations show that the global performance of our proposal is competitive with best state of the art methods and that it shows some advantages in performance for images with low correlation among some image channels. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在计算机视觉领域的许多应用中，测量（彩色）图像之间的相似性至关重要。但是，常用的像素方向相似性度量（例如，绝对绝对误差，峰值信噪比，均方误差或归一化色差）与感知相似性并不十分匹配。最近，已经提出了一种用于灰度图像相似性的方法，该方法与感知相似性很好地相关，并且已经扩展到彩色图像。在本文中，我们使用最新工作中的基本思想，提出了一种基于模糊度量的感知彩色图像相似性的替代方法。通过对观察结果的调查得出的实验结果表明，我们的建议的全局性能与最佳技术水平相比具有竞争优势，并且对于某些图像通道之间具有低相关性的图像，它显示了一些性能优势。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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