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三种基于感知哈希算法的相似图像检索技术

来源：程序员人生发布时间：2014-10-10 08:00:01 阅读次数：4407次

大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索一幅图片的结果，该引擎实现相似图片搜素的关键技术叫做“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下：

1、基于低频的均值哈希

一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。如下图所示，亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。

而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。下面5张图依次是原图，放缩至64*64、32*32、16*16、8*8的图。

均值哈希算法主要是利用图片的低频信息，其工作过程如下：

（1）缩小尺寸：去除高频和细节的最快方法是缩小图片，将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。不要保持纵横比，只需将其变成8*8的正方形。这样就可以比较任意大小的图片，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

（2）简化色彩：将8*8的小图片转换成灰度图像。

（3）计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值。

（4）比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

（5）计算hash值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。(我设置的是从左到右，从上到下用二进制保存)。

//均值Hash算法 string HashValue(Mat &src) { string rst(64,''); Mat img; if(src.channels()==3) cvtColor(src,img,CV_BGR2GRAY); else img=src.clone(); /*第一步，缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素,去除图片的细节*/ resize(img,img,Size(8,8)); /* 第二步，简化色彩(Color Reduce)。将缩小后的图片，转为64级灰度。*/ uchar *pData; for(int i=0;i<img.rows;i++) { pData = img.ptr<uchar>(i); for(int j=0;j<img.cols;j++) { pData[j]=pData[j]/4; } } /* 第三步，计算平均值。计算所有64个像素的灰度平均值。*/ int average = mean(img).val[0]; /* 第四步，比较像素的灰度。将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值记为1,小于平均值记为0*/ Mat mask= (img>=(uchar)average); /* 第五步，计算哈希值。*/ int index = 0; for(int i=0;i<mask.rows;i++) { pData = mask.ptr<uchar>(i); for(int j=0;j<mask.cols;j++) { if(pData[j]==0) rst[index++]='0'; else rst[index++]='1'; } } return rst; }

计算一个图片的hash指纹的过程就是这么简单。如果图片放大或缩小，或改变纵横比，结果值也不会改变。增加或减少亮度或对比度，或改变颜色，对hash值都不会太大的影响。最大的优点：计算速度快！这时候，比较两个图片的相似性，就是先计算这两张图片的hash指纹，也就是64位0或1值，然后计算不同位的个数(汉明距离)。如果这个值为0，则表示这两张图片非常相似，如果汉明距离小于5，则表示有些不同，但比较相近，如果汉明距离大于10则表明完全不同的图片。

2、增强版：pHash

均值哈希虽然简单，但受均值的影响非常大。例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。存在一个更健壮的算法叫pHash。它将均值的方法发挥到极致。使用离散余弦变换(DCT)来获取图片的低频成分。

离散余弦变换（DCT）是种图像压缩算法，它将图像从像素域变换到频率域。然后一般图像都存在很多冗余和相关性的，所以转换到频率域之后，只有很少的一部分频率分量的系数才不为0，大部分系数都为0（或者说接近于0）。下图的右图是对lena图进行离散余弦变换（DCT）得到的系数矩阵图。从左上角依次到右下角，频率越来越高，由图可以看到，左上角的值比较大，到右下角的值就很小很小了。换句话说，图像的能量几乎都集中在左上角这个地方的低频系数上面了。

pHash的工作过程如下：

（1）缩小尺寸：pHash以小图片开始，但图片大于8*8，32*32是最好的。这样做的目的是简化了DCT的计算，而不是减小频率。

（2）简化色彩：将图片转化成灰度图像，进一步简化计算量。

（3）计算DCT：计算图片的DCT变换，得到32*32的DCT系数矩阵。

（4）缩小DCT：虽然DCT的结果是32*32大小的矩阵，但我们只要保留左上角的8*8的矩阵，这部分呈现了图片中的最低频率。

（5）计算平均值：如同均值哈希一样，计算DCT的均值。

（6）计算hash值：这是最主要的一步，根据8*8的DCT矩阵，设置0或1的64位的hash值，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。

//pHash算法 string pHashValue(Mat &src) { Mat img ,dst; string rst(64,''); double dIdex[64]; double mean = 0.0; int k = 0; if(src.channels()==3) { cvtColor(src,src,CV_BGR2GRAY); img = Mat_<double>(src); } else { img = Mat_<double>(src); } /* 第一步，缩放尺寸*/ resize(img, img, Size(8,8)); /* 第二步，离散余弦变换，DCT系数求取*/ dct(img, dst); /* 第三步，求取DCT系数均值（左上角8*8区块的DCT系数）*/ for (int i = 0; i < 8; ++i) { for (int j = 0; j < 8; ++j) { dIdex[k] = dst.at<double>(i, j); mean += dst.at<double>(i, j)/64; ++k; } } /* 第四步，计算哈希值。*/ for (int i =0;i<64;++i) { if (dIdex[i]>=mean) { rst[i]='1'; } else { rst[i]='0'; } } return rst; }

结果并不能告诉我们真实性的低频率，只能粗略地告诉我们相对于平均值频率的相对比例。只要图片的整体结构保持不变，hash结果值就不变。能够避免伽马校正或颜色直方图被调整带来的影响。与均值哈希一样，pHash同样可以用汉明距离来进行比较。(只需要比较每一位对应的位置并算计不同的位的个数)

三、差异哈希算法（dHash）

相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。

步骤：

1.缩小图片：收缩到9*8的大小，一遍它有72的像素点

2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤）

3.计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值

4.获得指纹：如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0.

需要说明的是这种指纹算法不仅可以应用于图片搜索，同样适用于其他多媒体形式。除此之外，图片搜索特征提取方法有很多，很多算法还有许多可以改进的地方，比如对于人物可以先进行人脸识别，再在面部区域进行局部的哈希，或者背景是纯色的可以先过滤剪裁等等，最后在搜索的结果中还可以根据颜色、风景、产品等进行过滤。

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