图像相似性搜索的MATLAB实现(论文11000字)

摘要：随着计算机的普及率增加，用户越来越注重网络体验，同时对图像检索的要求越来越高，快速、准确是从业者和用户永恒的目标和期望。这就对图像相似性检索的计算提出了更高的要求，图像检索经历了TBRI(基于文本的图像检索)时代、CBIR(基于内容的图像检索)时代，现在进入了“以图搜图”的时代。要实现以图搜图，与图像相关的处理、存储、相似性比对及解码等技术都需要得到不同程度的研究和配合。本论文通过利用MATLAB语言环境来研究图像相似性的计算，其中重点研究哈希算法的三种形式在图像相似性的计算中的准确性和计算速度。通过两张相同的图片、两张不同的图片的相似性比对，将结果推算出1000张图片的相似度比较，结果是均值算法的误差率最高，但是相对计算速度快；感知哈希的误差率最小，缺点是计算速度慢；差值哈希算法这两项性能表现优异，计算时间与均值哈希算法相差不大。

关键词：图像检索；均值哈希算法；感知哈希算法；差值哈希算法

MATLAB implementation of image similarity search

Abstract:As the popularity of computers increases, users pay more and more attention to the network experience, and at the same time, the requirements for image retrieval are getting higher and higher. Fast and accurate are the eternal goals and expectations of practitioners and users. This puts forward higher requirements for the calculation of image similarity retrieval. Image retrieval has experienced the era of TBRI (text-based image retrieval) and CBIR (content-based image retrieval), and now it has entered the "search by graph" era. To achieve image search, image-related processing, storage, similarity comparison and decoding techniques need to be studied and coordinated to varying degrees. This thesis studies the similarity of images by using the MATLAB language environment, and focuses on the accuracy and speed of the three forms of hash algorithm in the calculation of image similarity. Through the similarity comparison of two identical pictures and two different pictures, the results are compared to the similarity of 1000 pictures. The result is that the mean algorithm has the highest error rate, but the relative calculation speed is fast; the perceived hash error The rate is the smallest, the disadvantage is that the calculation speed is slow; the difference hash algorithm has excellent performance, and the calculation time is not much different from the mean hash algorithm.

Keywords:image retrieval; aHash; pHash; dHash

目录

一、 绪论    6

(一) 研究工作的背景及意义    6

1、 研究工作的背景    6

2、 意义及目的    6

(二) 国内外研究现状    6

1、 图像检索技术的研究进展    6

2、 MATLAB技术研究进展    7

二、 关于哈希算法的理论概述    9

(一) 哈希算法概述    9

(二) 三种哈希算法的原理    9

1、 均值哈希算法    9

2、 感知哈希算法    10

3、 差值哈希算法    10

三、 研究内容及实验思路    10

(一) 采用MATLAB软件做图像识别    10

1、 MATLAB语言简介    10

2、 基于MATLAB研究图像相似性可能使用的函数    11

(二) 图像相似性搜索实现思路    11

1、 对于在MATLAB中采用均值哈希计算具体实现思路    11

2、 对于在MATLAB中采用感知哈希计算具体实现思路    12

3、 对于在MATLAB中采用差值哈希计算具体实现思路    15

四、 实施代码及解释说明    15

(一) 在MATLAB中采用均值哈希算法    15

1、 代码    15

2、 解释说明    16

(二) 在MATLAB中采用感知哈希算法    16

1、 代码    16

2、 解释说明    17

(三) 在MATLAB中采用差值哈希算法    18

1、 代码    18

2、 解释说明    18

五、 实验结果及结论    18

(一) 三种哈希算法的计算结果    18

1、 均值哈希算法    19

2、 感知哈希算法    20

3、 差值哈希算法    22

(二) 检索结果实现    24

(三) 实验结论    24

参考文献：    25

致谢……………………………………………………………………26