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感知哈希算法  

2013-12-08 23:39:10|  分类: 名词解释 |  标签: |举报 |字号 订阅

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感知哈希算法(以下简称PHA)是哈希算法的一类,主要用来做相似图片的搜索工作。
PHA是一类比较哈希方法的统称。图片所包含的特征被用来生成一组指纹(不过它不是唯一的),而这些指纹是可以进行比较的。
下面是简单的步骤,来说明对图像进行PHA的运算过程:
第一步,缩小尺寸。
最快速的去除高频和细节,只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。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。
算法的精髓,简单、有趣,又充满深意。
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(例如,自左到右、自顶向下、big-endian)。
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Hammingdistance)。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。
这个算法非常好,无论你改变图片的高宽、亮度甚至颜色,都不会改变哈希值。最关键的是速度极快!cool!
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