一种面向图像相似度计算的改进哈希算法

摘要

图像相似度计算是图像匹配中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用。传统的哈希算法包括感知哈希、均值哈希、差异值哈希,采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应等问题,为了解决传统算法的不足,本文提出一种基于Gabor小波图像轮廓提取和特征提取相结合的图像相似度计算方法。首先对待检测图像进行Gabor小波处理,提取出图像轮廓;然后使用固定阈值二值化增强图像轮廓;接着提出了一种幸存点提取的方法对图像再处理,得到图像的指纹;最后,提出一种比较所述指纹的方法,对2张图像的指纹全相联映射作商,若商值与1的距离小于设定阈值则记作0,反之记作1,得到一串由0、1组成的数,判断汉明距离,若小于自适应阈值,则认为2张图像相似。实验结果表明,本文提出sHash方法在图像发生视觉变换、光照变换、旋转变换下均能保持良好的相似度计算准确率,在主观视觉和客观指标上,均取得了较好的结果。