CN107832473A - 一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法 - Google Patents

一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。将源图片分为M个N*N矩阵；第二步：将对比图片与源图片对比拉伸或缩放：A’＝(横向像素源图片/横向像素对比图片)A，B’＝(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B；第三步：将变换后的对比图片分为M个N*N矩阵；第四步：将源图片、变换后的对比图片的所有N*N矩阵的元素，按照灰度赋值，从低到高依次为0，1……N‑1；其中，0代表白色；N‑1代表黑色；第五步：按顺序，对比M与M’内的元素灰度值，得到每个M与M’的相似比例；第六步：根据第五步得到的相似比例，计算得到源图片与对比图片的相似度。

Description

一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。
背景技术
随着知识产权得到社会的重视，知识产权纠纷也越来越多，图片作为知识产权的重要组成部分，侵权行为频发，但是图片权利人很难发现侵权行为，导致图片权利人维权困难。目前，全网爬虫技术可以获取海量的图片信息，但是如何在海量的图片信息中筛选与图片权利人相似的图片，是个需要解决的问题。以目前的技术，很难用计算机的方法直接对图片进行侵权判断，但是可以筛选海量图片，为人工判断节省大量筛选图片的人工时间成本。
为解决上述问题，申请人申请了名称为“一种图片相似判定方法”，申请号为“2017111545551”，该方法通过将两个图片进行灰度的对比，减小了彩色信息的处理量；对图片进行矩阵与灰度同阶划分，可以满足相同照片，按比例调整色彩，按比例扩缩等操作之后的照片相似判断，但是有些图片为了满足使用需要，并非都是按比例扩缩，而是非等比例变换，这样判断的结果是很不准确的。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。
本发明提供的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法，包括以下步骤：
第一步：将源图片分为M个N*N矩阵，按顺序标记1，2，3，……M。
第二步：将对比图片与源图片对比拉伸或缩放：A’＝(横向像素源图片/横向像素对比图片)A，B’＝(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B，其中，A’为变换后的对比图片长度，A为源图片长度，B’为变换后的对比图片宽度，B为源图片宽度。
第三步：将对比图片分为M个N*N矩阵，按顺序标记1’，2’，3’，……M’。
第四步：将源图片、对比图片的所有N*N矩阵的元素，按照灰度赋值，从低到高依次为0，1……N-1；其中，0代表白色；N-1代表黑色。
第五步：按顺序，对比M与M’内的元素灰度值，得到每个M与M’的相似比例。
第六步：根据第五步得到的相似比例，计算得到源图片与对比图片的相似度。
优选的，所述M为16、64或128。
优选的，所述N为16、64或128。
有益效果：本发明通过将对比文件还原成源文件等比例大小，解决非等比例拉伸后的图片相似度的问题。
附图说明
图1本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法源图片(左)对比图片(右)。
图2本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法源图片(左)变换后的对比图片(右)。
图3本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法分割示意图。
图4本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法线条化赋值示意图。
具体实施方式
实施例：本实施例将M、N的取值为4，包括以下步骤：
如图1、图2，图3，第一步：将源图片分为4个4*4矩阵，按顺序标记1，2，3，……4。
第二步：将对比图片与源图片对比拉伸或缩放：A’＝(横向像素源图片/横向像素对比图片)A，B’＝(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B，其中，A’为变换后的对比图片长度，A为源图片长度，B’为变换后的对比图片宽度，B为源图片宽度。
第三步：将对比图片分为9个9*9矩阵，按顺序标记1’，2’，3’，……9’。
如图4，第四步：将源图片、变换后的对比图片的所有9*9矩阵的元素，按照灰度赋值，从低到高依次为0，1……8；其中，0代表白色；8代表黑色。
第五步：按顺序，对比9与9’内的元素灰度值，得到每个9与9’的相似比例，依次是100％，100％，100％，100％，0，100％，100％，0，100％。
第六步：根据第五步得到的相似比例，计算得到源图片与对比图片的相似度；7/9＝77.8％。

Claims (3)

1.一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：将源图片分为M个N*N矩阵，按顺序标记1，2，3，……M；
第二步：将对比图片与源图片对比拉伸或缩放：A’＝(横向像素源图片/横向像素对比图片)A，B’＝(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B，其中，A’为变换后的对比图片长度，A为源图片长度，B’为变换后的对比图片宽度，B为源图片宽度；
第三步：将变换后的对比图片分为M个N*N矩阵，按顺序标记1’，2’，3’，……M’；
第四步：将源图片、变换后的对比图片的所有N*N矩阵的元素，按照灰度赋值，从低到高依次为0，1……N-1；其中，0代表白色；N-1代表黑色；
第五步：按顺序，对比M与M’内的元素灰度值，得到每个M与M’的相似比例；
第六步：根据第五步得到的相似比例，计算得到源图片与对比图片的相似度。
2.根据权利要求1所述的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法，其特征在于，所述M为16、64或128。
3.根据权利要求1所述的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法，其特征在于，所述N为16、64或128。
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