Простой и понятный алгоритм сравнения картинок Опции

[iiv]

Добрый день,

ищу понятный, легко объясняемый и, по возможности короткий (на одну-две страницы текста) с оптимальной или субоптимальной асимптотически сложностью алгоритм сравнения двух картинок, которые могут соответствовать одному объекту, но аффинно преобразованному, ну то есть как, например, на приложенной ниже картинке. Картинка не моя, взято с доклада "Multiscale analysis of similarities between images on Riemannian manifolds" Coloma Ballester. То есть чтоб на входе было две картинки, а на выходе - коэффициенты аффинного преобразования + величина достоверности в какой-нибудь адекватной метрике. Через риманово преобразование с CNN объяснить и запрограммировать могу, но это - тонна кода. Нужно просто и понятно. У кого-то есть идеи? Буду премного благодарен!

Спасибо!

ИИВ

Эскизы прикрепленных изображений

 

[khach]

Двумерное фурье считать, а потом расятигать спектр в соответствии с масштабом и сравнивать позиции пиков.

[@Ark]

Двумерное фурье считать, а потом расятигать спектр в соответствии с масштабом и сравнивать позиции пиков.

Прямое "лобовое" решение, вероятно, будет слишком ресурсо-затратным...
Я бы попытался для начала сделать декомпозицию обоих рисунков - представить каждый из них в виде множества каких-то отдельных однородных объектов. Потом, неплохо бы определиться - какие из них относятся собственно к предмету, а какие - к фону рисунка. Вероятно, этот процесс должен быть динамическим. Фон, понято, не обязан совпадать, и сравнивать его ни к чему. А потом уже крутить, сжимать/растягивать одно из изображений предмета (а не весь рисунок), и смотреть на сколько он похож на другое изображение, выбрав какой-то критерий похожести. Желательно, чтобы алгоритм был каким-то итерационным, реализующим последовательное приближение к результату, и подсказывающий направление дальнейшего движения. Чтобы избежать тупого перебора всех вариантов.
В общем, как-то так...

Сообщение отредактировал @Ark - Sep 4 2018, 12:42