Bildvergleichen

Bildvergleichen bezeichnet Verfahren und Aufgaben, bei denen zwei oder mehr Bilder hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit, Unterschiede oder Übereinstimmung bewertet werden. In der Computer Vision und Bildverarbeitung dient es zur Bestimmung, ob zwei Aufnahmen von derselben Szene, demselben Objekt oder demselben Inhalt stammen. Typische Zielsetzungen umfassen Identitätsprüfung, Change Detection sowie Qualitäts- und Ähnlichkeitsbewertung.

Methodisch unterscheidet man grob pixelbasierte Ansätze, histogrammbasierte Ansätze, merkmalsbasierte Verfahren sowie lernbasierte Methoden. Pixelbasierte Größen wie MSE, RMSE und PSNR vergleichen Bilddaten direkt; die Strukturähnlichkeit SSIM oder MS-SSIM dient als umfassendere Metrik. Histogrammvergleiche verwenden Verteilungen von Helligkeits- oder Farbbereichen. Merkmalsbasierte Bildvergleiche extrahieren Merkmale (z. B. SIFT, SURF, ORB) und vergleichen sie durch Distanz- oder Korrelationsmaße. Bildregistrierung, Transformationen und Homographien können nötig sein, um Unterschiede bezogen auf eine gemeinsame Ausrichtung zu bewerten. Moderne Ansätze nutzen tiefe Lernmodelle, insbesondere Siamese- oder Triplet-Netzwerke, die gelernte Ähnlichkeiten zwischen Bildpaaren erkennen.

Anwendungen finden sich in der Industrie zur Qualitätskontrolle, bei Change Detection in der Fernerkundung, in der medizinischen Bildverarbeitung, bei Bild- oder Videoüberwachung, in der digitalen Forensik und in der bildbasierten Suche.

Herausforderungen ergeben sich aus Beleuchtung, Skalierung, Rotation, Perspektive, Rauschen und Occlusion, sowie Unterschieden zwischen Sensoren oder Aufnahmebedingungen. Weitere Aspekte sind die Bewertung subjektiver Ähnlichkeit, Datenbedarf, Reproduzierbarkeit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse.