CN109255777A - 一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，属于图像查重领域。本发明通过对小波变换后的两幅图像的低频和高频分别进行哈希编码，然后计算两幅图像的低频和高频的哈希值之间的汉明距离，得到低频和高频部分的相似度，最后对低频和高频相似度以一定的权重进行加权计算，从而得到两幅图像的相似度。该方法为了提高计算的精确度，计算时考虑了图像的高频部分，以图像的能量为标准计算低频和高频的权重，从而更精确的计算两幅图像的相似度。
Description
技术领域
本发明涉及一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，属于图像查重领域。
背景技术
随着信息化时代的进一步发展，网络上大量的图像数据喷涌而出，这些图像数据的复杂化和重复率也给图像的查询检索带来了很大的挑战。传统图像搜索是基于搜索与其对应的关键词标签，基于关键词的图片搜索有很大的局限性。首先，图片含有大量的信息，用户输入一两个关键词很难描述想要的图片；其次，基于关键词的图片搜索结果排序是按关键词匹配，常常不尽人意。
发明内容
本发明提供了一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，以用于于实现图像相似度的计算。
本发明的技术方案是：一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，所述方法步骤如下：
S1、图像预处理：分别对输入的两幅图像A、B进行重采样缩放到2n *2n大小；
S2、小波变换：对处理后的两幅图像A、B分别进行小波变换i层分解，分解的结果为分别产生1幅低频图像矩阵和3*i幅高频图像矩阵；
S3、对两幅图像的所有图像矩阵分别进行生成hash值运算；其中，图像矩阵指S2中产生的低频图像矩阵和高频图像矩阵；
S4、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵的相似度，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵的相似度；其中低频图像矩阵的相似度为1个，高频图像矩阵的相似度共计3*i个；
S5、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵用于加权运算的权重，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵用于加权运算的权重；其中低频图像矩阵用于加权运算的权重为1个，高频图像矩阵用于加权运算的权重共计3*i个；
S6、将所有对应图像矩阵的相似度与对应图像矩阵用于加权运算的权重相乘后累加，获得两幅图像A、B的图像相似度。
所述S2中，采用haar小波分别对两幅图像A、B进行i层分解；其中，i的取值为1或2：当i取值为1时，所有矩阵的大小为2n-1*2 n-1；当i取值为2时，低频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2，一半高频图像矩阵的大小为2n-1*2 n-1，一半高频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2。
所述S3中，生成hash值的运算步骤如下：
①计算图像矩阵的均值；
②将图像矩阵中的每一个元素同均值进行比较，大于等于均值的记为1，小于均值的记为0；
③将上一步的比较结果，组合在一起，构成了一个由1和0构成的m位的整数，该整数为图像矩阵的hash值；其中，m的取值为矩阵的行列相乘所得。
所述S4中，相似度的计算步骤如下：
将两幅图像A、B对应的图像矩阵的hash值按位进行比对，统计相同位有多少，记为p，得到两幅图像A、B对应的图像矩阵的相似度C=p/m。
所述S5中，权重是根据图像矩阵的能量来计算的，计算步骤如下：
①分别计算图像A经小波变换后得到的3*i+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的所有元素的平方和，作为对应图像矩阵的能量；
②将对应图像矩阵的能量作和运算，得到图像A的总能量；
③计算权重：将图像矩阵的能量与总能量作除，得到对应图像矩阵的权重；
④采用上述步骤计算出图像B经小波变换后得到的3*i+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的权重；
⑤将图像A和图像B对应图像矩阵的权重相加后除2作为加权运算的权重。
本发明的有益效果是：本发明通过对小波变换后的两幅图像的低频和高频分别进行哈希编码，然后计算两幅图像的低频和高频的哈希值之间的汉明距离，得到低频和高频部分的相似度，最后对低频和高频相似度以一定的权重进行加权计算，从而得到两幅图像的相似度。该方法为了提高计算的精确度，计算时考虑了图像的高频部分，以图像的能量为标准计算低频和高频的权重，从而更精确的计算两幅图像的相似度。
附图说明
图1为本发明的操作流程图；
图2为生成hash值的运算流程图；
图3为低频和高频图像矩阵相似度的计算流程图；
图4为图像相似度的计算流程图；
图5为实施例1中所有的图像A；
图6为实施例1中所有的图像B。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明作进一步说明，但本发明的内容并不限于所述范围。
实施例1：一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，所述方法步骤如下，流程图如图1所示：
S1、图像预处理：将输入的图5和图6分别记为图A和图B，对图A和图B分别进行重采样缩放到16*16大小；
S2、小波变换：对图像A和B分别进行小波变换一层分解，得到两幅低频图像矩阵，和对应的多幅高频图像矩阵，低频图像矩阵记为ACA、BCA，高频图像矩阵记为ACH、ACV、ACD、BCH、BCV、BCD；
S3、对两幅图像的所有图像矩阵分别进行生成hash值运算；其中，图像矩阵指S2中产生的低频图像矩阵和高频图像矩阵；
S4、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵的相似度，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵的相似度；其中低频图像矩阵的相似度为1个，高频图像矩阵的相似度共计3个；
S5、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵用于加权运算的权重，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵用于加权运算的权重；其中低频图像矩阵用于加权运算的权重为1个，高频图像矩阵用于加权运算的权重共计3个；
S6、将对应图像矩阵的相似度与对应图像矩阵用于加权运算的权重相乘后做累加，获得两幅图像A、B的图像相似度。
如图2所示，生成hash值的运算具体操作步骤如下：
计算矩阵ACA的均值；
将矩阵ACA中的每一个元素同均值进行比较，大于等于均值的记为1，小于均值的记为0；
将上一步的比较结果，组合在一起，构成了一个由1和0构成64位的整数，该整数即为低频图像ACA的hash值，记为AA；仿真所得结果为：
AA=[1111111111111100001111000011110000011100000110001111100011111111]
重复上述步骤分别对BCA 、ACH、ACV、ACD、BCH、BCV、BCD计算其hash值，结果记为BA、AH、AV、AD、BH、BV、BD。仿真所得结果为：
BA=[0011111100001111000000010000001100001111000011111101111111111111]
AH=[0101001101010101110101111101111110010011110101001101010111000010]
AV=[0000001111000101111000011010000000011110000100000011100100011110]
AD=[1100100111101000011010001110010101101110100100010001110001001011]
BH=[0011111111001111101001001110001011000000110000100100101100001111]
BV=[1111111111111110111011101110000101110011010011011000000011111111]
BD=[0000000100110010001001011001110101110011101010100100011110110010]
如图3所示，低频和高频图像相似度的计算步骤如下：
对AA和BA值按位进行比对，统计相同位有多少，记为n1，两个低频图像的相似度记为CAm，CAm=n1/64，仿真结果为：CAm=0.5313；
对AH和BH值按位进行比对，统计相同位有多少，记为n2，两个低频图像的相似度记为CHm，CHm=n2/64，仿真结果为：CHm=0.4531；
对AV和BV值按位进行比对，统计相同位有多少，记为n3，两个低频图像的相似度记为CVm，CVm=n3/64，仿真结果为：CVm=0.4375；
对AD和BD值按位进行比对，统计相同位有多少，记为n4，两个低频图像的相似度记为CDm，CDm=n4/64，仿真结果为：CDm=0.4375；
如图4所示，权重的计算步骤如下：
图像A小波变换后的低频和高频分别为ACA、ACH、ACV、ACD，分别计算低频和高频的能量，即计算这四个矩阵的所有元素的平方和，记为EACA、EACH、EACV、EACD，仿真结果为：EACA=3123812、EACH=56124、EACV =41882、EACD =16793；
计算图像总能量：EA=EACA+EACH+EACV+EACD，仿真结果为：EA=3238587；
计算权重：低频图像ACA的权重记为WACA=EACA/EA，三个高频图像的权重分别记为：WACH=EACH/EA、WACV=EACV/EA、WACD=EACD/EA，仿真结果为：WACA= 0.9646、WACH= 0.0173、WACV= 0.0129、WACD= 0.0052；
类似的按上述步骤计算出图像B的低频和高频的权重，即WBCA、WBCH、WBCV、WBCD；仿真结果为：WBCA= 0.9763、WBCH= 0.0096、WBCV= 0.0131、WBCD= 0.0011；
最后，计算最终的低频和高频相似度加权运算的权重，即WCA=（WACA+WBCA）/2、WCH=（WACH+WBCH）/2、WCV=（WACV+WBCV）/2、WCD=（WACD+WBCD）/2，仿真结果为：WCA=0.9704、WCH=0.0134、WCV= 0.0130、WCD= 0.0031。
权重求解出来后，对低频和高频的相似度进行加权运算即可得到最终的两幅图像的相似度，即相似度M，M= CAm*WCA+ CHm*WCH+ CVm*WCV+ CDm*WCD。最终仿真求得图像5和图像6的相似度为M=52.87%。
实施例2：如图1-4所示，一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，所述方法步骤如下：
S1、图像预处理：分别对输入的两幅图像A、B进行重采样缩放到2n *2n大小；其中n取值为3-10
S2、小波变换：对处理后的两幅图像A、B分别进行小波变换2层分解，分解的结果为分别产生1幅低频图像矩阵和3*2幅高频图像矩阵；
S3、对两幅图像的所有图像矩阵分别进行生成hash值运算；其中，图像矩阵指S2中产生的低频图像矩阵和高频图像矩阵；
S4、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵的相似度，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵的相似度；其中低频图像矩阵的相似度为1个，高频图像矩阵的相似度共计3*2个；
S5、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵用于加权运算的权重，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵用于加权运算的权重；其中低频图像矩阵用于加权运算的权重为1个，高频图像矩阵用于加权运算的权重共计3*2个；
S6、将对应图像矩阵的相似度与对应图像矩阵用于加权运算的权重相乘后做累加，获得两幅图像A、B的图像相似度。
进一步地，可以设置所述S2中，采用haar小波分别对两幅图像A、B进行i层分解；i取值为2时，低频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2，3幅高频图像矩阵的大小为2n-1*2 n-1，3幅高频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2。
进一步地，可以设置所述S3中，生成hash值的运算步骤如下：
①计算图像矩阵的均值；
②将图像矩阵中的每一个元素同均值进行比较，大于等于均值的记为1，小于均值的记为0；
③将上一步的比较结果，组合在一起，构成了一个由1和0构成的m位的整数，该整数为图像矩阵的hash值；其中，m的取值为矩阵的行列相乘所得。
进一步地，可以设置所述S4中，相似度的计算步骤如下：
将两幅图像A、B对应的图像矩阵的hash值按位进行比对，统计相同位有多少，记为p，得到两幅图像A、B对应的图像矩阵的相似度C=p/m。
进一步地，可以设置所述S5中，权重是根据图像矩阵的能量来计算的，计算步骤如下：
①分别计算图像A经小波变换后得到的3*i+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的所有元素的平方和，作为对应图像矩阵的能量；
②将对应图像矩阵的能量作和运算，得到图像A的总能量；
③计算权重：将图像矩阵的能量与总能量作除，得到对应图像矩阵的权重；
④采用上述步骤计算出图像B经小波变换后得到的3*2+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的权重；
⑤将图像A和图像B对应图像矩阵的权重相加后除2作为加权运算的权重。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (5)
1.一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，其特征在于：所述方法步骤如下：
S1、图像预处理：分别对输入的两幅图像A、B进行重采样缩放到2n *2n大小；
S2、小波变换：对处理后的两幅图像A、B分别进行小波变换i层分解，分解的结果为分别产生1幅低频图像矩阵和3*i幅高频图像矩阵；
S3、对两幅图像的所有图像矩阵分别进行生成hash值运算；其中，图像矩阵指S2中产生的低频图像矩阵和高频图像矩阵；
S4、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵的相似度，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵的相似度；其中低频图像矩阵的相似度为1个，高频图像矩阵的相似度共计3*i个；
S5、计算两幅图像A、B的低频图像矩阵用于加权运算的权重，计算两幅图像A、B的对应高频图像矩阵用于加权运算的权重；其中低频图像矩阵用于加权运算的权重为1个，高频图像矩阵用于加权运算的权重共计3*i个；
S6、将对应图像矩阵的相似度与对应图像矩阵用于加权运算的权重相乘后做累加，获得两幅图像A、B的图像相似度。
2.根据权利要求1所述的结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，其特征在于：所述S2中，采用haar小波分别对两幅图像A、B进行i层分解；其中，i的取值为1或2：当i取值为1时，所有矩阵的大小为2n-1*2 n-1；当i取值为2时，低频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2，一半高频图像矩阵的大小为2n-1*2 n-1，一半高频图像矩阵的大小为2n-2*2 n-2。
3.根据权利要求1所述的结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，其特征在于：所述S3中，生成hash值的运算步骤如下：
①计算图像矩阵的均值；
②将图像矩阵中的每一个元素同均值进行比较，大于等于均值的记为1，小于均值的记为0；
③将上一步的比较结果，组合在一起，构成了一个由1和0构成的m位的整数，该整数为图像矩阵的hash值；其中，m的取值为矩阵的行列相乘所得。
4.根据权利要求3所述的结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，其特征在于：所述S4中，相似度的计算步骤如下：
将两幅图像A、B对应的图像矩阵的hash值按位进行比对，统计相同位有多少，记为p，得到两幅图像A、B对应的图像矩阵的相似度C=p/m。
5.根据权利要求1所述的结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法，其特征在于：所述S5中，权重是根据图像矩阵的能量来计算的，计算步骤如下：
①分别计算图像A经小波变换后得到的3*i+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的所有元素的平方和，作为对应图像矩阵的能量；
②将对应图像矩阵的能量作和运算，得到图像A的总能量；
③计算权重：将图像矩阵的能量与总能量作除，得到对应图像矩阵的权重；
④采用上述步骤计算出图像B经小波变换后得到的3*i+1幅图像矩阵中每一幅图像矩阵的权重；
⑤将图像A和图像B对应图像矩阵的权重相加后除2作为加权运算的权重。
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