我在图像处理方面相当新 . 为了制作基于内容的图像检索（CBIR）系统，我必须将查询图像的图像特征信息与图像数据库中的图像的图像特征信息相匹配，以从数据库中找到与查询图像相同或相似的图像 . 我现在选择了Sobel Edge Detection作为功能 .
我可以通过Sobel边缘检测算法以边缘图像的形式从主题图像中提取边缘信息 . 结果是黑色图片，其中白色像素表示原始图像的边缘 . （这些描述可能看起来非常基本和不必要，但我想澄清我手头有多少数据）
我必须比较两个图像的边缘信息，以找出它们有多相似/不相似 . 实际上，我需要以这种方式将查询图像与数据库的所有图像进行比较，以找到相似的图像以及它们与查询图像的相似程度 . 我需要一个数字测量来比较两个图像之间的距离（如曼哈顿距离/卡方距离等） .
因此，在通过应用Sobel算子提取边缘检测之后，我应该如何“比较”两个边缘图像？我应该从边缘图像制作直方图并计算两个直方图之间的差异吗？还是应该采用其他方法？
我需要建议 . 我在网上找到的每篇论文都一次又一次地描述了同样的事情，边缘检测是什么以及如何做到这一点 . 在检测到在CBIR系统中使用的边缘后，我找不到任何有用的确切建议 . 而且，任何软件/语言特定的答案对我都没有用 . 我需要一个算法，我会自己实现它 .
1 回答
在图像上首先应用contorlet变换并提取平均值和方差值，这些值成为图像的边缘特征，然后在这些边缘特征上应用任何相似性检查测试，最好的是欧几里德距离度量 .