关于识别相似图像的算法探讨

无论是面积还是颜色直方图，在对付楼主列出来的图像都有问题。
例如那个蓝色笔画污染，还有绿色块，以及那个色温变化的图像都会有问题的....

说得对，颜色直方图无法对付偏色的图像，而且图片旋转后的直方图会大变样，因为边角补齐的像素基本都是纯色的。
我这个算法主要考虑的是整体上点与点之间的关系，对颜色也不是很敏感的，类似围棋里看一片棋子的势，围棋高手看大片的棋子能够评价出优劣，我这个算法有点评价图像整体的“势”的意味，所以可以用很少的一些数字来概括一幅图。优点是图与图之间的比较只需要在这些数字间进行运算，缺点是无法区分小块区域的细微不同，不过这个缺点也是优点，因为需求就是要容许小块被PS。

全部转成黑白的再比？
你这个和很popular的SIFT加cascade的decision tree 比， 有什么优势？

说错了。用SIFT的feature直接计算distance怎么样

SIFT算法我详细研究过，不过没有采用，原因是不同的图出来的点数量可以差很多，不同的点虽然校正了，但也很难逐点比较，距离可以算，但是距离一样很难逐个比较。