巴氏距离实例

之前提到了巴氏距离，巴氏距离用来检测两张图像不像是一个很好的工具哟~

我们就用Matlab来检测一下巴氏距离的威力吧！

这是我大国武的樱顶，想想清明时节樱花纷飞现在被我拿来做实验，理工男啊！

当樱花以秒速3.5米下落，我又该如何寻思你。

首先这是主教拍摄樱顶的图片

巴氏距离实例

这张是上半部分，但是两张还是很想哦，至少人类是这么认为的。

巴氏距离实例

这是第三张，基本就不太能够辨认了。

巴氏距离实例

我们把第一张图片对应的直方图称为PsOrg，第二张很匹配的称为PsMa，第三张对应的直方图称为PsNonMa。请原谅我把c++命名习惯放到Matlab里面来了。然后我们要做的就是计算第二张图片与原图（第一张图片）之间的巴氏距离，以及第三张图片与第二张图片之间的巴氏距离。反正，结果是这样的：

巴氏距离实例

这是三张图片对应的直方图。

巴氏距离实例

这是最后的两个巴氏距离，当然啦，前一个第一张和第二张的，后一个是第一张和第三张的。说明第一张图片和第二张图片更加像，看来我的眼光还是挺好哒。

不说了，上matlab 的程序：

clc

fn='I:\orginalPicture.png';

I=imread (fn);

J=I;

%计算灰度图象的直方图数据

L=256; %灰度级 

PsOrg = zeros(L,1); %统计直方图结果数据

nk=zeros(L,1);

[row,col]=size(I);

n=row*col; %总像素个数

for i = 1:row

for j = 1:col

num = double(I(i,j))+1; %获取像素点灰度级

nk(num) = nk(num)+1; %统计nk 

end

end

%计算直方图概率估计

for i=1:L

PsOrg(i)=nk(i)/n; 

end

figure;

subplot(2,1,1);imshow(J),title('原图');

subplot(2,1,2),bar(PsOrg),title('直方图');

、、

%figure;

%subplot(3,1,1);

�r(PsOrg);

%subplot(3,1,2);

�r(PsMa);

%subplot(3,1,3);

�r(PsNon);

sumMa = 0;

sumNonMa =0;

for i = 1:256

sumMa=sumMa+sqrt(PsMa(i)*PsOrg(i));

sumNonMa=sumNonMa+sqrt(PsNon(i)*PsOrg(i));

end

sumMa

sumNonMa

%figure(4),imhist(hist);

%p=imhist(hist); %生成直方图函数,返回灰度图象直方图数据

%figure(5),plot(p); 

这一段可以算出图片的直方图和直方图矩阵，三张图片都可以这么算

sumMa = 0;

sumNonMa =0;

for i = 1:256

sumMa=sumMa+sqrt(PsMa(i)*PsOrg(i));

sumNonMa=sumNonMa+sqrt(PsNon(i)*PsOrg(i));

end

sumMa

sumNonMa

这一段就是求两个巴氏距离的程序。