图像结构相似度比对

关于图像结构相似度计算，在没有样本可以机器学习的情况下，仅仅依赖两张图片本身的信息进行结构相似度比对，尝试了网络上的各种方法，发现SSIM效果较好，只是对明显的干扰兼容能力较差。比如上面这一组。

为了使算法具有一定的抗干扰能力，可以自行开发算法会获得比SSIM更好的效果。比如，对图片平滑滤波后，使用标准差排除的方法排除小部分明显的干扰区域后，再计算两个图片的整体协方差，这相当于肉眼识别在获得图片的大部分相同时自动忽略其它看不清楚的部分。总之，抗干扰的底层逻辑是：局部相似越精确，就具备越大的抗干扰能力。

需要注意，无论使用任何方法，当提取特征时也是正在远离原始数据，而算法的核心却是越靠近原始数据越好！也就是说，提取特征作为计算输入会让计算输出的偏差增大。