平均哈希算法
实现步骤
- 缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；
- 简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；
- 计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；
- 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；
- 计算哈希值：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，这就是这张图像的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；
- 得到指纹以后，就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。
代码
int aHash(Mat matSrc1, Mat matSrc2)
{
Mat matDst1, matDst2;
cv::resize(matSrc1, matDst1, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);
cv::resize(matSrc2, matDst2, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);
cv::cvtColor(matDst1, matDst1, CV_BGR2GRAY);
cv::cvtColor(matDst2, matDst2, CV_BGR2GRAY);
int iAvg1 = 0, iAvg2 = 0;
int arr1[64], arr2[64];
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
uchar* data1 = matDst1.ptr<uchar>(i);
uchar* data2 = matDst2.ptr<uchar>(i);
int tmp = i * 8;
for (int j = 0; j < 8; j++)
{
int tmp1 = tmp + j;
arr1[tmp1] = data1[j] / 4 * 4;
arr2[tmp1] = data2[j] / 4 * 4;
iAvg1 += arr1[tmp1];
iAvg2 += arr2[tmp1];
}
}
iAvg1 /= 64;
iAvg2 /= 64;
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
arr1[i] = (arr1[i] >= iAvg1) ? 1 : 0;
arr2[i] = (arr2[i] >= iAvg2) ? 1 : 0;
}
int iDiffNum = 0;
for (int i = 0; i < 64; i++)
if (arr1[i] != arr2[i])
++iDiffNum;
return iDiffNum;
}
感知哈希算法
平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法
一般步骤
- 缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
- 转化为灰度图
- 计算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意输入的图像必须是32位浮点型
- 缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率
- 计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值
- 大于平均值记录为1，反之记录为0
- 得到信息指纹
代码
int pHash(Mat matSrc1, Mat matSrc2)
{
Mat matDst1, matDst2;
cv::resize(matSrc1, matDst1, cv::Size(32, 32), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);
cv::resize(matSrc2, matDst2, cv::Size(32, 32), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);
cv::cvtColor(matDst1, matDst1, CV_BGR2GRAY);
cv::cvtColor(matDst2, matDst2, CV_BGR2GRAY);
matDst1.convertTo(matDst1, CV_32F);
matDst2.convertTo(matDst2, CV_32F);
dct(matDst1, matDst1);
dct(matDst2, matDst2);
int iAvg1 = 0, iAvg2 = 0;
int arr1[64], arr2[64];
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
uchar* data1 = matDst1.ptr<uchar>(i);
uchar* data2 = matDst2.ptr<uchar>(i);
int tmp = i * 8;
for (int j = 0; j < 8; j++)
{
int tmp1 = tmp + j;
arr1[tmp1] = data1[j];
arr2[tmp1] = data2[j];
iAvg1 += arr1[tmp1];
iAvg2 += arr2[tmp1];
}
}
iAvg1 /= 64;
iAvg2 /= 64;
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
arr1[i] = (arr1[i] >= iAvg1) ? 1 : 0;
arr2[i] = (arr2[i] >= iAvg2) ? 1 : 0;
}
int iDiffNum = 0;
for (int i = 0; i < 64; i++)
if (arr1[i] != arr2[i])
++iDiffNum;
return iDiffNum;
}
dHash算法
- 缩小图片：收缩到8*9的大小，以便它有72的像素点
- 转化为灰度图
- 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
- 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
平均结构相似性 MSSIM 算法
代码
double getMSSIM(const Mat& i1, const Mat& i2)
{
const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225;
/***************************** INITS **********************************/
int d = CV_32F;
Mat I1, I2;
i1.convertTo(I1, d); // cannot calculate on one byte large values
i2.convertTo(I2, d);
Mat I2_2 = I2.mul(I2); // I2^2
Mat I1_2 = I1.mul(I1); // I1^2
Mat I1_I2 = I1.mul(I2); // I1 * I2
/*************************** END INITS **********************************/
Mat mu1, mu2; // PRELIMINARY COMPUTING
GaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5);
GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5);
Mat mu1_2 = mu1.mul(mu1);
Mat mu2_2 = mu2.mul(mu2);
Mat mu1_mu2 = mu1.mul(mu2);
Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;
GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5);
sigma1_2 -= mu1_2;
GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5);
sigma2_2 -= mu2_2;
GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5);
sigma12 -= mu1_mu2;
///////////////////////////////// FORMULA ////////////////////////////////
Mat t1, t2, t3;
t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;
t2 = 2 * sigma12 + C2;
t3 = t1.mul(t2); // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))
t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;
t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;
t1 = t1.mul(t2); // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))
Mat ssim_map;
divide(t3, t1, ssim_map); // ssim_map = t3./t1;
Scalar mssim = mean(ssim_map); // mssim = average of ssim map
return (mssim[0] + mssim[1] + mssim[2])/3;
}
由于项目需要使用了上述算法，测试后发现平均哈希算法进行两张图像相似度对比的效果是最好的（有些奇怪）。测试的样本大多是完全相同的两个图片（只是明暗度不一样，比如阴影），iDiffNum 的值一般在10左右。对于明显不同的两张图片，上述算法都存在错误判断的情况（返回的iDiffNum在10左右，正常的应该在20以外）。
reference：
[1] http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435
[2] http://www.jb51.net/article/83315.htm
[3] http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864