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摘要
针对图像相似性度量问题，提出一种图像相似性改进算法。首先，分别得到源图像和候选图像的三个向量，包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换（SIFT）算法局部特征向量以及图像颜色矩向量；然后，采用向量拼接的方法融合上述三个向量，借助主成分分析对融合后的向量降维，生成新的特征向量；最后，计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离，进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明，所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度，而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判，平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度，判别结果更符合人眼观察结果。
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