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。

相关问题

Python3.8+PyQt5感知哈希算法实现图像检索系统

Python 3.8及以上版本结合PyQt5库可以构建基于感知哈希（Perceptual Hashing）的图像检索系统。感知哈希是一种轻量级的图像特征表示方法，它通过计算图像之间的视觉相似度来快速定位相近的图片。在PyQt5环境中，通常会利用像`PIL`（Python Imaging Library）这样的库处理图像数据，然后使用如`Pillow-SIMD`或`dhash`等第三方库来生成图像的简单特征向量。

以下是大致步骤：

1. **安装依赖**：
- 安装Pillow库：`pip install Pillow`
- 可能需要安装SIMD加速版：`pip install pillow-simd`

2. **读取和预处理图像**：

   from PIL import Image
   image = Image.open('image.jpg')

3. **生成感知哈希**：

   import dhash
   hash_code = dhash.dhash(image)

4. **创建数据库或索引**：
将每个图像的哈希值与其原始文件信息关联起来，可以存储在字典、列表或其他数据结构中。

5. **检索过程**：
当用户上传新图像并计算其哈希值时，通过比较这个哈希值与数据库中的其他哈希值找到最接近的匹配项。

6. **展示结果**：
显示匹配的图像或者提供距离评估。

def search_by_hash(query_hash):
    closest_match = min(database, key=lambda x: hamming_distance(x, query_hash))
    return closest_match

hamming_distance = lambda a, b: sum(bin(a^b).count('1'))

# 使用用户输入查询
query_image = ... # 用户上传的图片
query_hash = dhash.dhash(query_image)
result = search_by_hash(query_hash)

哈希图像检索学习笔记

哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法。在哈希图像检索中，图像被转换为哈希码，然后通过比较哈希码的相似性来确定图像之间的相似度。有几种常用的哈希算法可以用于图像检索，如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法\[1\]。此外，还有一些基于哈希的图像检索方法，如VLAD、BOF等，可以用于处理海量数据的图像检索\[1\]。

在哈希图像检索中，可以使用不同的方法来计算图像之间的相似度。一种常用的方法是通过比较图像的颜色、纹理和局部特征来计算相似度\[2\]。另外，还可以使用KD-Tree、局部敏感哈希(LSH)和原子哈希函数等方法来在高维空间中进行图像检索\[2\]。

此外，还有一种基于监督学习和核的Hash算法，称为KSH算法。KSH算法利用核主要是为了解决线性不可分问题，通过监督学习来学习到更有区分度的哈希值，从而降低特征维数\[3\]。

总之，哈希图像检索是一种用于在大规模图像数据库中快速搜索相似图像的方法，它可以通过提取图像特征和计算相似度来实现。不同的哈希算法和方法可以用于不同的图像检索任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像检索传统算法学习笔记](https://blog.csdn.net/qq_39858278/article/details/83895342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [8月23日计算机视觉理论学习笔记——图像检索](https://blog.csdn.net/Ashen_0nee/article/details/126467437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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