二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。

どうもありがとうございます。

「四分木」は名前は聞いたことありましたが画像表現にも使えることは知りませんでした。

これは、画像の平坦部分はざっと比較して変化の激しい部分は細かく比較する、といった感じでしょうか。

プログラムで書く場合はどうなるのでしょう。

まず二枚の画像をそれぞれ四分割し、領域ごとにRGBそれぞれの平均値を比較する。その比較誤差がある閾値以上だったら領域をさらに四分割し再帰的に処理を行う。といった流れでしょうか。間違っていたら指摘してもらえると嬉しいです。

一度チャレンジしてみます。参考になります。ありがとうございました。

その他にも何かアルゴリズムがありましたら教えてもらいたいので、よろしくお願いいたします。

どうもありがとうございます。

これは、画像を「点」で記憶するのではなく「線」で記憶する、ということでしょうか。

僕のCGの知識が皆無なため理解が間違ってるかもしれないのですが、「線」で表現した後に二枚の画像を比較することもできるのでしょうか。

点の比較は単純に差分を取れば可能ですが、線の比較はどうなるんだろう。多項式の係数を比較するのでしょうか。

確かに画像を数式で表現できれば比較回数が減らせそうな気がします。

もう少しこの分野を勉強しないと分からない部分があるので頑張ってみます。理解が間違ってたらすいません。

どうもありがとうございました。

どうもありがとうございます。

この、特徴量を抽出して比較する、というのは参考になります。

ただ、僕の質問の仕方が悪くてすいません。

質問で"二枚の画像が似ているかどうか"と書いたのは、"特定の物体があるかどうか"という意味ではなく、

"輝度や色相など画像全体として似ているかどうか"、という意味です。特に何が写っているかは意識しません。

ある正解画像を用意し、評価画像が正解画像と全く同一（または限りなく同一に近い）かどうかを判定したいのです。

よって色相情報も必要になります。

でも、このマッチングの技術というのは興味があります。

画像の特徴量を比較するとどこまで画像全体として精度が出せるのか。

もう少し勉強してみたいと思います。どうもありがとうございました。

再びどうもありがとうございます。

知らない用語が沢山出てきたので勉強になります。

ただ、自宅のPCで行ってるので量子コンピュータはできません。

統計的画像処理というのが色々研究されてるようなので勉強してみます。

一つ疑問点は、画像の相関を評価する手法は、画素ごとの差分を評価する手法よりも"高速"かつ"精度が良い"かということです。

色々教えていただき道が広がりました。

もう少し勉強してみたいと思います。ありがとうございます。

どうもありがとうございます。

画像検索の技術にかなり興味が湧いてきました。

もっと論文なり特許なり読んで色々試してみたいと思います。

積極的な研究対象のようなので面白そうですね。

今回の質問で色々勉強になりました。

これでとにかく先に進めそうです。

回答をしていただいた皆様、どうもありがとうございました。