我目前有一个 Java 程序，可以获取图像中每个像素的 rgb 值。我还有一种方法可以在二维值矩阵上计算 Haar 小波。但是我不知道应该为计算 Haar 小波的方法赋予哪些值。我应该平均每个像素的 rgb 值并计算一个 haar 小波吗？或者只使用 r、g、b 中的 1 个。 我正在尝试为图像创建一个唯一的指纹。我在其他地方读到，这是一个很好的方法，因为我可以通过 2 个小波的点积来查看图像彼此之间的相似程度。
请告诉我应该根据什么值计算 Haar 小波。 谢谢 杰斯
【问题讨论】：
标签： java image-processing rgb wavelet haar-wavelet
由于 eznme 没有回答你的问题（你想要指纹，他解释了压缩和重建），这是你经常遇到的一种方法：
您将颜色和亮度信息（色度和亮度）分开，并以不同的方式衡量它们。有时你甚至会丢弃色度而只使用亮度部分。这会显着减小指纹的大小（约三倍），并考虑到我们如何感知图像——主要是通过局部亮度，而不是绝对颜色。作为奖励，您在图像颜色处理方面获得了一些鲁棒性。
可以通过不同的方式进行分离，例如将您的 RGB 图像转换为 YUV 或 YIQ 色彩空间。如果只想保留亮度分量，这两种颜色空间是等价的。但是，它们对色度进行不同的编码。 这是 RGB 中亮度 Y 的线性变换： Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
当您查看数学时，您会注意到我们除了创建灰度图像之外没有做任何其他事情 - 考虑到当它们在数值上都相等时，我们认为绿色比红色更亮，红色比蓝色更亮。
如果您想保留一些色度信息，为了使您的指纹尽可能简洁，您可以降低两个 U、V 分量的分辨率（每个分量实际上是 8 位）。因此，您可以通过将它们的信息减少到 4 位并将它们与移位运算符组合（不知道它在 java 中是如何工作的）将它们加入一个 8 位值。在最终的指纹距离计算（您提到的点积）中，与亮度相比，色度的权重应该更小。
【讨论】：
您应该将 R/G/B 组件视为不同的图像：为 R、G 和 B 分别创建一个矩阵，然后将小波独立应用于这些部分。
然后，您从 3 个小波压缩通道重构 R/G/B 图像，最后将它们组合成一个 3 通道位图。
【讨论】：