以下是一个示例解决方法，用于根据相似关系筛选图像列表：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim

def filter_similar_images(image_list, threshold):
    filtered_list = []
    reference_image = cv2.imread(image_list[0])  # 选择第一张图片作为参考图像
    reference_image = cv2.cvtColor(reference_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    filtered_list.append(image_list[0])  # 将参考图像添加到筛选后的列表中

    for image_path in image_list[1:]:
        image = cv2.imread(image_path)
        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 使用结构相似性指数(SSIM)计算图像相似度
        (score, diff) = compare_ssim(reference_image, gray_image, full=True)
        if score >= threshold:
            filtered_list.append(image_path)

    return filtered_list

# 示例用法
image_list = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg', 'image4.jpg']
threshold = 0.8
filtered_images = filter_similar_images(image_list, threshold)
print(filtered_images)

上述代码使用了cv2库来读取和处理图像，以及skimage库中的compare_ssim函数来计算图像相似度。该方法选择列表中的第一张图像作为参考图像，然后通过计算其他图像与参考图像之间的相似度来筛选出相似的图像。阈值参数决定了相似度的界限，超过该值的图像将被认为是相似的。

请注意，此示例假设图像列表中的所有图像都是相同大小的灰度图像。如果需要处理彩色图像或大小不同的图像，可能需要额外的预处理步骤。