检查查询图像是否存在于模板数据库中以进行匹配目的。
检查查询图像是否存在于模板数据库中以进行匹配目的。
我正在开发一款背手静脉识别系统。我已经对图像进行了二值化和预处理，然后提取了细化静脉模式的特征（白色像素坐标），如下图所示（图像1）。这些步骤已经在10张图像上重复进行，并将它们的坐标存储在.txt文件中。
现在，假设我有一个查询图像（图像2），其中已经应用了上述所有步骤，并且已经检索到了坐标。
为了进行匹配，我想采用这篇论文中提到的匹配策略，该策略指出：“某种算法实现了完全相同的操作，以便在二值图像之间进行相似性匹配。匹配是一个双向过程。在第一步中，算法扫描查询图像并获取每个前景像素（也可以获取背景像素）的值，并将其与数据库图像中相应位置的像素值进行比较。如果在数据库图像中找到相同位置的相同值，将计为命中次数。否则，将计为未命中次数，最后将命中次数和未命中次数的差除以查询图像中前景像素的总数。这个除法的结果将给出一个数字，表示查询图像与数据库图像的相似程度（SQD）。在第二步中，扫描数据库图像并将其前景像素元素与查询图像进行比较，就像在第一步中所做的那样。这将给出一个结果，表示数据库图像与查询图像的相似程度（SDQ）。然后，SQD和SDQ的平均值，平均相似度度量（ASM），将作为检索过程的排名指标。”
谢谢。
这是一个非常具有挑战性的问题。当你对图像进行细化处理时，你可能会丢失一些有用的信息。如果你必须使用细化后的图像进行处理，我建议你提取感兴趣的特征，然后尝试进行匹配。例如，你可以识别所有静脉的交叉点，得到一组点。然后，你可以在两个不同的图像中的点之间进行最佳匹配，以提供它们的相似度度量。
好的，但是我该如何检查图像之间的相似程度呢？
这取决于特征。对于静脉交叉点，你可以在图像之间进行最佳匹配，然后使用一些适合的度量方法（例如交叉点在一幅图像中与另一幅图像中最近交叉点之间的平均距离）。随着进一步的开发，你可以积累不同的特征和相应的度量方法。
根据以上内容，可以推断出问题的出现原因是在进行图像匹配时，可能会丢失一些有用的信息，需要提取感兴趣的特征并进行匹配来解决。解决方法是通过提取特征并进行最佳匹配，然后使用适合的度量方法来衡量图像之间的相似程度。
问题的出现原因：在进行图像匹配时，传统的像素级匹配方法无法适应图像尺度变化、有损压缩等情况，而且只能给出一个准确/错误的结果，无法生成匹配程度的分数。
解决方法：需要使用一种图像相似度算法来进行匹配。可以参考已有的关于图像相似度算法的问题，链接为：Image comparison - fast algorithm。在这个问题中可以找到一些建议的算法。
另外，如果传统的像素级匹配方法无法满足需求，可以考虑其他方法，例如细化静脉模式后进行匹配。可以参考一个关于图像匹配算法的问题，链接为：stackoverflow.com/questions/843972/…。