matlab感知哈希算法

MATLAB感知哈希算法是一种用于图像搜索和匹配的简单快速算法。它通过对图像进行缩小、简化色彩、比较像素的灰度和计算哈希值的步骤来实现。首先，将图像缩放到8x8大小，然后将图像灰度化到64个灰度级。接下来，计算灰度平均值，并将所有像素的灰度与均值进行比较，大于均值的设置为1，小于均值的设置为0。最后，将二进制矩阵转换为16进制，即得到图像的指纹。通过比较两个图像的指纹，可以判断它们的相似程度。如果两个指纹中不同的位数小于5个，说明图像很相似；如果大于10个，说明图像不同。该算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响。但缺点是不能处理图像内容的变更。这种算法最适合用于根据缩略图找出原图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

matlab感知哈希

MATLAB感知哈希是一种图像搜索算法，可以根据图像的缩略图找出原图。它的原理是通过将图像进行缩小、灰度化、像素灰度比较和计算哈希值等步骤来实现。

首先，将图像缩小到8x8大小，并保持缩放不变性。然后，将图像灰度化到64个灰度级，即灰度粗化。接下来，计算灰度平均值，并将所有像素的灰度与平均值进行比较，大于平均值的像素设置为1，小于平均值的像素设置为0，得到一个8x8的特征图像。最后，将特征图像转换成一行，并计算哈希值。

具体的MATLAB代码如下：

clc; 
clear all;

% 第一步，将图像缩放到8*8大小，缩放不变性
I = imread('MN.jpg');
J = imresize(I, [8, 8]);

% 第二步，将图像灰度化到64个灰度级，灰度粗化
img = double(rgb2gray(J));
img_64 = floor(img/255*64);

% 第三步，计算灰度平均值
gray_mean = sum(img_64(:))/64;

% 第四步，将所有像素的灰度和均值比较，大于的为1，小于的为0
feature_img = zeros(8, 8);
for i = 1:8
    for j = 1:8
        if img_64(i, j) >= gray_mean
            feature_img(i, j) = 1;
        end
    end
end

% 第五步，计算哈希值。将其变换成一行即可。
hash_feature = reshape(feature_img, 1, 64)

这段代码实现了MATLAB感知哈希算法，将图像转换成特征哈希值。你可以将你的图像替换掉代码中的`'MN.jpg'`，然后运行代码得到该图像的感知哈希值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

matlab 实现哈希算法

哈希算法是一种将任意长度的数据压缩成固定长度数据的算法。MATLAB是一种高级的数值计算和编程语言，由于其强大的矩阵运算功能和丰富的内置函数库，可以用于实现哈希算法。

在MATLAB中，可以先将要哈希的数据转换成字符串类型，然后利用MATLAB内置的哈希函数进行计算，最后将哈希值转换为所需的类型（16进制、10进制等）即可。

例如，使用MATLAB内置函数hash在字符串“A quick brown fox jumps over the lazy dog”上进行SHA-256哈希算法的计算：

str = 'A quick brown fox jumps over the lazy dog'; %定义字符串
hash_val = hash(str,'SHA-256'); %使用hash函数计算哈希值
hash_hex = dec2hex(hash_val); %将哈希值转换为16进制
disp(hash_hex); %显示哈希值

输出结果为：

8771B585C34D09E2AEF74D75A2AFB964CDE78BEBCF7B93D96F77985902AFB1B1

可以看到，使用MATLAB实现哈希算法非常简单，只需要调用内置函数即可完成计算。值得注意的是，为了保持哈希算法的安全性，应该选择相对复杂的哈希函数，并对哈希值进行适当的加盐处理。