The invention relates to an image similarity determination method based on double Hash, which belongs to the field of image processing technology. The invention Hashes the image by DHash algorithm, calculates the Hamming distance based on DHash between two images; if the Hamming distance based on DHash is less than the threshold, it is determined that the image is similar; if the Hamming distance based on DHash is larger than the threshold, but the absolute difference between the Hamming distance and the threshold is less than the error, then Hash the image by PHash algorithm, calculates the base between the two images. Hamming distance at PHash; if the Hamming distance based on PHash is less than the threshold, the image is similar; otherwise, the image is not similar. Compared with the prior art, the present invention mainly solves the problems of insufficient flexibility, low accuracy and poor efficiency of the prior art in image similarity determination, and improves the flexibility and accuracy of image similarity determination on the basis of losing its operation efficiency.
【技术实现步骤摘要】
一种基于双重Hash的图像相似判定方法
本专利技术涉及一种基于双重Hash的图像相似判定方法,属于图像处理
技术介绍
图像相似判定是图像处理领域的一项基本研究,指对两张或多张图像的内容相似程度进行分析、比较,广泛应用于图像检索、目标检测、照片过滤等领域。目前,有多种图像相似判定的方法,但准确度及效率不尽人意。就大部分图像相似判定方法而已,大多是量化出两张图像之间的差异,通过阈值对其进行相似判定。但仅仅根据一个阈值就判定图像是否相似显然不符合常规,特别对于那些量化差异比阈值稍大但没在阈值之内的图像而言。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术的局限和不足,提供一种基于双重Hash的图像相似判定方法,以解决现有技术在对图像相似判定时存在的灵活性不足、准确度低、效率差等现象,致力于在不失其运行效率的基础上提高图像相似判定的灵活性和准确度。本专利技术的技术方案是:一种基于双重Hash的图像相似判定方法,通过DHash算法对图像进行Hash化,计算两张图像之间基于DHash的汉明距离;若基于DHash的汉明距离小于阈值,则判定为图像相似;若基于DHash的汉明距离大于阈值,但与阈值之间的绝对差小于存在误差时,进而通过PHash算法对图像进行Hash化,计算两张图像之间基于PHash的汉明距离;若基于PHash的汉明距离小于阈值,则也判定为图像相似;否则判定为图像不相似。具体包括以下步骤:Step1:获取图像A和图像B;Step2:通过DHash算法对图像A和图像B进行Hash化,得到图像A和图像B之间基于DHash的汉明距离DisD(A,B); ...
【技术保护点】
1.一种基于双重Hash的图像相似判定方法,其特征在于:Step1:获取图像A和图像B;Step2:通过DHash算法对图像A和图像B进行Hash化,得到图像A和图像B之间基于DHash的汉明距离DisD(A,B);具体步骤如Step2.1~Step2.5所示;Step2.1:将图像A、B的大小压缩至8×9;Step2.2:将压缩后的图像A、B转化为256阶灰度图像,并表示为矩阵形式IA、IB,其中IA(i,j),i∈[1,8],j∈[1,9]、IB(i,j),i∈[1,8],j∈[1,9]为矩阵元素值;Step2.3:根据公式(1)生成新矩阵TA、TB,其中TA(i,j),i∈[1,8],j∈[1,8]、TB(i,j),i∈[1,8],j∈[1,8]为矩阵元素值;
【技术特征摘要】
1.一种基于双重Hash的图像相似判定方法,其特征在于:Step1:获取图像A和图像B;Step2:通过DHash算法对图像A和图像B进行Hash化,得到图像A和图像B之间基于DHash的汉明距离DisD(A,B);具体步骤如Step2.1~Step2.5所示;Step2.1:将图像A、B的大小压缩至8×9;Step2.2:将压缩后的图像A、B转化为256阶灰度图像,并表示为矩阵形式IA、IB,其中IA(i,j),i∈[1,8],j∈[1,9]、IB(i,j),i∈[1,8],j∈[1,9]为矩阵元素值;Step2.3:根据公式(1)生成新矩阵TA、TB,其中TA(i,j),i∈[1,8],j∈[1,8]、TB(i,j),i∈[1,8],j∈[1,8]为矩阵元素值;Step2.4:将矩阵按照从上至下、从左至右的规则,根据公式(2)进行值优化,并对其连接生成图像A、B的DHash值DHashA、DHashB;其中T(i,j)代表适用于TA(i,j)、TB(i,j);Step2.5:通过图像A、B的DHash值DHashA、DHashB,计算图像A和图像B之间基于DHash的汉明距离DisD(A,B);Step3:定义相似阈值α和存在误差δ,若图像A和图像B之间基于DHash的汉明距离DisD(A,B)满足公式(3)要求,则判定图像A和图像B相似,并结束之后步骤;若满足公式(4)要求,则进行Step4及之后步骤,继续判定其相似与否;若满足公式(5)要求,则判定图像A和图像B不相似,并结束之后步骤;DisD(A,B)≤α(3)α<DisD(A,B)≤α+δ(4)DisD(A,B)>α+δ(5)Step4:通过PHash算法对图像A和图像B进行Hash化,得到图像A和图像B之间基于PHash的汉明距离DisP(A,B);具体步骤如Step4.1~Step4.6所...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭艺,尹玉梅,祁俊辉,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:云南,53
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