图像的相似度Hash算法
- 作者: 朵兰的小商铺
- 来源: 51数据库
- 2021-06-26
hash算法有三种，分别为平均哈希算法(ahash)、感知哈希算法你(phash)和差异哈哈希算法(dhash)。
针对以上三种的hash算法详解见博客园文章
https://www.cnblogs.com/kalafinaian/p/11260808.html
本文实现针对平均哈希算法；
1 平均哈希算法（ahash）
1.1 算法步骤
平均哈希算法是三种hash算法中最简单的一种，它通过下面几个步骤来获得图片的hash值，这几个步骤分别是(1) 缩放图片；（2）转灰度图; (3) 算像素均值；（4）根据相似均值计算指纹。具体算法如下所示:
表1 ahash得到图片hash值地算法
|
缩放图片 |
输入图片大小尺寸各异，为了统一图片的输入，统一将图片尺寸缩放为8*8，一共得到了64个像素点。 |
|
转灰度图 |
输入图片有些为单通道灰度图，有些rgb三通道彩色图，有些为rgba四通道彩色图。也为了统一下一步输入标准，将非单通道图片都转为单通道灰度图。 其中rgb三通道转单通道算法有下面几种: 1.浮点算法：gray=r0.3+g0.59+b0.11 2.整数方法：gray=(r30+g59+b11)/100 3.移位方法：gray =(r76+g151+b*28)>>8; 4.平均值法：gray=（r+g+b）/3; 5.仅取绿色：gray=g； |
| 算像素均值 |
通过上一步可得一个8x8的整数矩阵g，计算这个矩阵中所有元素的平均值，假设其值为a |
|
据像素均值计算指纹 |
初始化输入图片的ahash = "" 从左到右一行一行地遍历矩阵g每一个像素如果第i行j列元素g(i,j) >= a，则ahash += "1"如果第i行j列元素g(i,j) <a， 则ahash += "0" |
得到图片的ahash值后，比较两张图片ahash值的汉明距离，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。
demo 界面/
获取ahash函数如下：
function tform1.gethash(src: tbitmap; itype: integer): int64;
var
p: pbytearray;
bmp: tbitmap;
x, y: integer;
gray, sum: integer;
ct: array[0..7, 0..7] of byte;
avg: single;
ret: int64;
begin
ret := 0;
case itype of
0: // ahash 平均哈希算法
begin
bmp := tbitmap.create;
try
bmp.assign(src);
bmp.width := 8;
bmp.height := 8;
bmp.pixelformat := pf24bit;
sum := 0;
for y := 0 to 7 do
begin
p := bmp.scanline[y];
for x := 0 to 7 do
begin
//转灰度图 平均值法
gray := (p[3 * x + 2] + p[3 * x + 1] + p[3 * x]) div 3;
ct[y, x] := gray;
sum := sum + gray;
end;
end;
avg := sum/64;
for y := 0 to 7 do
for x := 0 to 7 do
ret := ret shl 1 or ord(ct[y, x] > avg);
finally
bmp.free;
end;
end;
1: // phash 感知哈希算法
begin
end;
2: // dhash 差异哈希算法
begin
end;
end;
result := ret;
end;
计算汉明距离函数：原理参考：https://blog.csdn.net/u013243347/article/details/52220551
function tform1.hamming(hash1, hash2: int64): integer;
var
a: int64;
begin
result := 0;
a := hash1 xor hash2;
while a<>0 do
begin
a := a and (a-1);
inc(result);
end;
end;
demo 下载地址：https://download.csdn.net/download/huffmanlepand/11833317
