MATLAB中计算图像哈希,数字图像处理算法及原理（三）：相似图片搜索（平均哈希算法）...

这里的关键技术叫做"感知哈希算法(aHash)"ash

algorithm)，它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似第一步，缩小尺寸。

将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

第二步，简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步，比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

= =

8f373714acfcf4d0

得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"(Hamming

distance)。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。

这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。

实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

下面是MATLAB代码：输入两幅图片，返回值为它们的为汉明距离。

%相似图片搜索原理：平均哈希算法

%对两幅图分别作如下处理：

%1：将两副256等级的灰度图像转化成8x8大小的64等级的灰度图像

%2：求全局灰度平均值

%3：逐次将灰度值与平均灰度值比较，大于等于的置为1，否则置为0

%4：将0、1序列看做8个字节(统一顺序)

%5：比较两幅图的数据位，如果不同的数据为不超过5位，则非常相似，若超过10为则认为两幅图无关

function

v=tineyesearch_ahash(picture1,picture2)

t1=imresize(picture1,[8 8],'bicubic');

%图片放缩到固定大小

t2=imresize(picture2,[8

8],'bicubic'); %图片放缩到固定大小

t1=round(t1/4);

t2=round(t2/4);

mem1=round(sum(sum(t1))/64);

mem2=round(sum(sum(t2))/64);

for

i=1:8

for

j=1:8

if t1(i,j)>=mem1

t1(i,j)=1;

else

t1(i,j)=0;

end

if t2(i,j)>=mem2

t2(i,j)=1;

else

t2(i,j)=0;

end

h=abs(t1-t2);

v=sum(sum(h));

%完

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389011389

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