首先通过插值和滤波将RGB色彩空间中的输入图像转换为归一化图像。然后执行从RGB到YCbCr和HSI的色彩空间转换。接下来，计算上述两个色彩空间中每个分量的不变矩。图像哈希最终通过连接这些组件的不变矩来获得。图像哈希之间的相似性由 L2 范数评估。实验表明，所提出的散列方法对JPEG压缩、水印嵌入、伽马校正、高斯低通滤...
图像哈希算法[1-2]是将输入图像映射成一串短小的数字序列,该数字序列通常称为输入图像的哈希。在实际应用中,用图像哈希来代表图像本身,有效降低了图像存储代价和计算复杂度,实现图像数据的高效处理。图像哈希的概念来源于密码学哈希,但是图像哈希算法与传统密码学哈希算法有着明显的区别。MD5和SHA-1等传统密码学哈希算...
二、感知哈希算法(pHash) 平均哈希算法严格且不精确,主要用于缩略图搜索。为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法,它采用的是DCT(离散余弦变换)。步骤: 1.缩小图片:32 * 32是一个较好的大小,这样方便DCT计算 2.转化为灰度图:把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。(具体算法见平均哈希算法步骤) 3.计算DCT:DCT...
图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似。在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较。 为什么图像哈希算法能够评估两幅图像的相似性,这就...
OpenCV img_hash模块各种哈希算法的特点和文献如下所示: AverageHash 基于像素均值计算哈希值,一种快速的图像哈希算法,但仅适用于简单情况。 PHash AverageHash的改进版,比AverageHash慢,但可以适应更多的情况。 MarrHildrethHash 基于Marr-Hildreth边缘算子计算哈希值,速度...
在图片相似度算法中,哈希算法也被广泛应用。 图像哈希算法通过将图像转换为固定长度的哈希值,从而实现图像的相似度比较和检索。 以下是两种常见的图像哈希算法: 平均哈希(Average Hash):平均哈希算法将图像缩小为一个固定的大小(如8x8像素),然后将图像转换为灰度图像,并计算图像的平均灰度值。接下来,将每个像素的灰度...
基于图像哈希构建图像相似度对比算法本质就是根据两张图像的hash值距离来判断图像是否相似。具体步骤如下: 计算需要检测图像的hash值,存入本地。 从本地读取各个图像的hash值,计算图像间的hash值距离。 图像间的hash值距离小于某个阈值,就是相似图像。 本文通过Python实现图像相似度对比算法,C++版本直接按流程重构代码...
感知哈希,不同于aHash,但首先它确实是离散余弦变换和频域。 主函数:def phash(image, hash_size=8, highfreq_factor=4): 两个参数,一起决定了图片resize的大小,最适合的才最好,按照公式: img_size = hash_size * highfreq_factor hash_size代表最终返回hash数值长度 ...
这一篇主要对图像哈希技术的现有算法做一个研究性的概述。由于哈希函数的本质是一个降维的操作,因此会存在特征信息的丢失和检索准确率的下降。 目前的哈希函数可以分为数据依赖的(Data-dependent)和数据独立的(Data-independent),数据依赖的哈希函数也就是依赖原始数据来学习哈希函数,数据独立的就是人工指定哈希函数。
图像哈希算法 谷歌搜索图像结果 Google和Tineye相似图像搜索主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptualhashalgorithm），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。一、均值哈希算法步骤： 1、缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素...