我在 matlab 中使用 SIFT 算法来确定模板图像和一组图像之间的相似性，最后我必须根据 SCORES 确定一组图像之间的最佳匹配，这样说对吗图像的分数越高匹配越好？ 我知道当存在完全匹配时，分数为零，但如果图像相似怎么办？
最佳答案
我假设 SCORES 是指一对匹配描述符之间的相似性度量(例如欧氏距离)。如果我的假设是正确的，统计平均所有匹配项(例如 SSD)的分数应该会给你两个图像之间的相似度。即，平均分数越小，相似度越高，零表示完美匹配。要改进此相似性指标，您可以查看 RANSAC，它能够删除匹配描述符集中的异常值。
编辑:平均匹配分数当然只有在匹配描述符的百分比足够高时才有意义(如 Maurits 所建议的)。因此，结合计算匹配项和平均距离可能是一种合理的方法。
关于matlab - SIFT 中的解释分数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10509974/