Nestriktu metriku lietojums attēlu salīdzināšanā

Abstract

Bakalaura darbā ar nestriktās metrikas palīdzību un krāsu histogrammām tiek veikta attēlu salīdzināšana un noteikts, kura no piedāvātajām metodēm ir subjektīva jeb vairāk līdzinās tam kā attēlus salīdzinātu cilvēks. Tiek apskatīti sekojoši jēdzieni: krāsa, RGB krāsu aprakstīšanas sistēma, (pseido)metrika, t-norma, nestrikta (pseido)metrika. Tāpat arī aprakstīts, kas ir Eiklīda metrika, krāsu histog- ramma, slīdošo apgabalu nestriktā metrika. Izmantojot aprakstīto teoriju, tiek konstruētas trīs attēlu salīdzināšanas metodes, izmantojot Eiklīda metriku, krāsu histogrammas un slīdošo ap- gabalu nestrikto metriku, kā arī katrai no metodēm izveidots R kods. Ar piecu attēlu palīdzību tiek noskaidrots, kādas ir katras metodes priekšrocības un trūkumi attēlu salīdzināšanā, tādējādi secinot, kura no metodēm ir subjektīva attēlu salīdzināšanā.

In the bachelor’s thesis, images are compared with the help of non-strict metrics and color histograms. It is determined which of the proposed methods is more subjective or more similar to how a person would compare images. The following concepts are discussed: color, RGB color description system, (pseudo)metrics, t-norm, non-strict (pseudo)metric. As well as describing what is the Euclidean metric, the color histogram, the fuzzy metric of sliding areas. Using the described theory, three image comparison methods are constructed using Euclidean metrics, color histograms and fuzzy metric of sliding areas, as well as R code created for each of the methods. With the help of five pictures it is found out what are the pros and cons of each method in comparing images, thus knowing which of the methods is subjective in comparing images.