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>

基于感知哈希图像检索 * matlab

基于感知哈希图像检索是一种利用感知哈希算法对图像进行特征提取，并通过计算图像哈希值来实现图像检索的方法。Matlab是一种功能强大的数学软件，我们可以利用其图像处理工具箱来实现基于感知哈希的图像检索。

在Matlab中，我们可以通过读取图像文件，并利用图像处理工具箱中的函数对图像进行预处理，如调整图像大小、转换为灰度图等。接着，我们可以使用感知哈希算法对图像进行特征提取。

感知哈希算法通过对图像进行一系列的处理，如将图像转换为灰度图像、调整图像大小、计算图像的DCT（离散余弦变换）系数等。最后，我们可以根据这些处理后的图像特征，计算得到图像的哈希值。

在图像检索时，我们首先对待检索图像进行相同的处理，并计算其哈希值。然后，我们可以通过计算待检索图像的哈希值与数据库中每个图像的哈希值之间的汉明距离来衡量两个图像间的相似度。汉明距离表示两个等长字符串（哈希值）之间对应位置上不同字符的个数。

通过计算汉明距离，我们可以得到待检索图像与数据库中所有图像的相似度，并根据相似度进行排序，从而找到与待检索图像最相似的图像。

总之，基于感知哈希图像检索方法利用Matlab提供的图像处理工具箱来实现图像的特征提取和哈希计算，通过计算汉明距离来衡量图像间的相似度，并实现图像检索。