分布的matlab实现_图像相似度---灰度分布算法---用matlab实现

基于matlab2020b，不同版本可能会出错

步骤：

读取图片数据（相当于一个矩阵）
匹配两张图片的尺寸
用imhist函数画出灰度分布图
将灰度分布图归一化
计算巴氏距离得到相似度

代码实现：

clc;clear;
img1=imread('abc.jpg'); %读取图片
img2=imread('def.jpg');figure('NumberTitle','off','Name','原始图像');
subplot(1,2,1);imshow(img1);    %显示原始图像
subplot(1,2,2);imshow(img2);figure('NumberTitle','off','Name','匹配图像尺寸');
[a1,b1]=size(img1);[a2,b2]=size(img2);
a=min(a1,a2);b=min(b1,b2);
img11=imresize(img1,[a,b/3]);   %因为包含RGB3个通道，所以除3
img21=imresize(img2,[a,b/3]);
subplot(1,2,1);imshow(img11);   %显示匹配尺寸之后的图像
subplot(1,2,2);imshow(img21);figure('NumberTitle','off','Name','灰度分布图');
[hd1,x1]=imhist(img11);
[hd2,x2]=imhist(img21);
plot(hd1,'color',[1 0 0]);hold on;
plot(hd2,'color',[0 1 0]);legend('hd1','hd2');figure('NumberTitle','off','Name','归一化灰度分布图及相似度');
hd11=hd1/(a*b);
hd21=hd2/(a*b);
plot(hd11,'color',[1 0 0]);hold on;
plot(hd21,'color',[0 1 0]);legend('hd11','hd21');
d=0;
for i=1:256d=d+sqrt(hd11(i)*hd21(i));  %算巴氏距离的公式
end
title(['相似度为',num2str(100*d),'%']);

计算结果：

原始图像

匹配一下两张图像的尺寸（因为原始图像就一样，所以这里没有变化）

得到灰度分布图

将灰度分布图归一化，并计算巴氏距离得到相似度

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