通过测量颜色和边缘距离来组合欧氏距离

Question

假设我已经使用颜色作为特征来计算两个图像之间的欧几里得距离，还使用它们的边缘来计算了两个图像之间的欧几里得距离。我想测试一下，将这两个距离值组合起来是否可以更好地表示图像的相似程度。结合这两个距离度量，是否像colourDistance + edgeDistance / 2一样简单？还是有更复杂的距离值合并方法？

Answer 1

colourDistance和edgeDistance的任何功能都可以使用。您可能会想到描述为测试三个可能功能的内容：

f1(colourDistance, edgeDistance) = colourDistance
f2(colourDistance, edgeDistance) = edgeDistance
f3(colourDistance, edgeDistance) = (colourDistance + edgeDistance) / 2

理论上，您可以测试任何其他功能。立即想到的一件事是线性组合：

g(colourDistance, edgeDistance) = w1 * colourDistance + w2 * edgeDistance

对于w1的各种值，w2。这将使您可以试验这两个功能的视觉重要性。您的f3是此功能的一种情况，其中w1=w2=0.5

[您可能会发现要素的权重不是线性的，例如，很小的值的1点差比大值的1点差大得多（或更小）。您可以尝试以下功能：

h(colourDistance, edgeDistance) = w1 * log(colourDistance) + w2 * log(edgeDistance)

最终建议，我不清楚您的距离是否在同一范围内。如果一个距离度量从0-10到另一个距离从0-1000，则可能需要对值进行归一化，或者通过选择w1和w2进行补偿。