[发明专利]一种基于双重Hash的图像相似判定方法

说明书

本发明涉及一种基于双重Hash的图像相似判定方法，属于图像处理技术领域。本发明通过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。本发明与现有技术相比，主要解决了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，在不失其运行效率的基础上提高了图像相似判定的灵活性和准确度。

技术领域

本发明涉及一种基于双重Hash的图像相似判定方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

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。

发明内容

本发明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。

本发明的技术方案是：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Dis_D(A,B)；具体如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I_A、I_B，其中I_A(i,j),i∈[1,8],j∈[1,9]、I_B(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T_A、T_B，其中T_A(i,j),i∈[1,8],j∈[1,8]、T_B(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(i＝1→8)、从左至右(j＝1→8)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DHash_A、DHash_B；其中T(i,j)代表适用于T_A(i,j)、T_B(i,j)；