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Die Suche nach ähnlichen Bildern ist eine der schwierigsten Problemstellungen in der digitalen Bildverarbeitung. CodedColor kombiniert eine Reihe von unterschiedlichen Algorithmen, um ähnliche Bilder zu erkennen. Das Wort "ähnlich" sollte jedoch relativiert werden. Es ist ein breites Missverständnis, dass eine Suche nach einer "Kuh auf der Weide" auch nur Bilder mit "weidenden Kühen" finden sollte. In der Fingerabdruck-Erkennung ist eine hohe Übereinstimmung möglich, nicht jedoch bei Fotos mit einer Reihe von überlappenden Objekten aus unterschiedlichen Blickwinkeln, in vielseitigen Lichtverhältnissen und mit unterschiedlichen Grössen und Farben. Es gibt im Prinzip kein zuverlässiges Verfahren, um eine Kuh von einem Pferd, eine Kuhweide von einem Golfplatz oder einen Golfwagen von einem Kinderwagen zu unterscheiden. In unserem Kuh-Beispiel würden Sie also auch einen "Kaktusstrauch in der Wüste" und ein "Segelboot auf dem See" finden.

CodedColor verwendet eine Reihe von mathematischen Verfahren (Histogramm, Farb-Mittelwert) und Mustererkennungen (Grau-Skala-Differenz, Textur & Farb-Differenz), um Bilder mit ähnlichen Farbkompositionen, Lichtverhältnissen und Texturen zu finden. CodedColor kann jedoch keine Objekte erkennen - versuchen Sie also Ihre Ergebnisse eher in Richtung "ähnlicher Stimmungen" zu interpretieren. Das folgende Beispiel wurde mit einer Reihe von Urlaubsbildern aus unterschiedlichen Orten und mit variierenden Lichtverhältnissen durchgeführt. Wie Sie sehen, stimmen die Kandidaten 1 & 2 ziemlich gut mit dem Suchbild überein, während Kandidat 3 ein Fehltreffer ist, und es auch nicht ersichtlich ist, warum Kandidat 4 eine viel geringere Übereinstimmung hat.

clip0253
Suchbild
clip0254
1. Wertung 89.77%
clip0255
2. Wertung 88.11%


Grau-Skala: 88,99%
Histogramm: 94,14%
Dimensionen: 100,00%
Grau-Regionen: 81,85%
Farb-Regionen: 90,34%
Farb-Mittelwert: 93,62%

Grau-Skala: 81,01%
Histogramm: 93,57%
Dimensionen: 99,00%
Grau-Regionen: 76,77%
Farb-Regionen: 90,71%
Farb-Mittelwert: 88,80%


clip0256
3. Wertung 87.06%
clip0257
4. Wertung 84.14%

Grau-Skala: 83,14%
Histogramm: 93,33%
Dimensionen: 99,37%
Grau-Regionen: 78,90%
Farb-Regionen: 89,06%
Farb-Mittelwert: 76,69%

Grau-Skala: 79,70%
Histogramm: 93,52%
Dimensionen: 99,32%
Grau-Regionen: 66,49%
Farb-Regionen: 86,93%
Farb-Mittelwert: 87,89%
 

Wenn man die einzelnen Wertungen genauer untersucht, kann man das Ergebnis etwas besser nachvollziehen: Kandidat 3 hat ein besseres Ergebnis als Kandidat 4, weil Kandidat 4 hauptsächlich dort dunkle Stellen hat, wo das Suchbild helle Bereiche aufweist, und umgekehrt. Die beiden Bilder haben also eine schlechte Übereinstimmung in Ihren Pixel-Regionen, passen aber umso besser im Farb-Mittelwert zusammen, was jedoch eine viel niedrigere Priorität hat. CodedColor gewichtet die einzelnen Algorithmen sehr unterschiedlich, resultierend aus einer grossen Anzahl von Versuchen mit unterschiedlichsten Bildern. Hier ist die - aus unserer Erfahrung - optimale Gewichtung:

Grau-Skala-Differenz
0,10%
Histogramm-Differenz
0,05%
Dimension & Seitenverhältnis
0,05%
Grau-Regionen (Textur-Differenz)
0,15%
Pixel Farb-Regionen
0,60%
Dominante & mittlere Farbe
0,05%
 

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