感知哈希算法

1、感知哈希算法

一、基于低频的均值哈希

一张图片就是一个二维信号，它包含了不一样频率的成分。以下图所示，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（好比物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频能够提供图片详细的信息，而低频能够提供一个框架。

而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺少图像细节，因此都是低频的。因此咱们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，其实是损失高频信息的过程。

均值哈希算法主要是利用图片的低频信息，其工做过程以下：

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。这样就能够比较任意大小的图片，摒弃不一样尺寸、比例带来的图片差别。
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：计算全部64个像素的灰度平均值。
4. 比较像素的灰度：将每一个像素的灰度，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，组合在一块儿，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，只要保证全部图片都采用一样次序就好了。(我设置的是从左到右，从上到下用二进制保存)。

计算一个图片的hash指纹的过程就是这么简单。刚开始的时候以为这样就损失了图片的不少信息了，竟然还能有效。简单的算法也许存在另外一种美。若是图片放大或缩小，或改变纵横比，结果值也不会改变。增长或减小亮度或对比度，或改变颜色，对hash值都不会太大的影响。最大的优势：计算速度快！

这时候，比较两个图片的类似性，就是先计算这两张图片的hash指纹，也就是64位0或1值，而后计算不一样位的个数(汉明距离)。若是这个值为0，则表示这两张图片很是类似，若是汉明距离小于5，则表示有些不一样，但比较相近，若是汉明距离大于10则代表彻底不一样的图片。

二、加强版：pHash

均值哈希虽然简单，但受均值的影响很是大。例如对图像进行伽马校订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。而后通常图像都存在不少冗余和相关性的，因此转换到频率域以后，只有不多的一部分频率份量的系数才不为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）获得的系数矩阵图。从左上角依次到右下角，频率愈来愈高，由图能够看到，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的工做过程以下：**

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。这样作的目的是简化了DCT的计算，而不是减少频率。

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，获得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，但咱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：如同均值哈希同样，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”。组合在一块儿，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。

结果并不能告诉咱们真实性的低频率，只能粗略地告诉咱们相对于平均值频率的相对比例。只要图片的总体结构保持不变，hash结果值就不变。可以避免伽马校订或颜色直方图被调整带来的影响。

与均值哈希同样，pHash一样能够用汉明距离来进行比较。(只须要比较每一位对应的位置并算计不一样的位的个数)

#include<iostream>
#include "highgui/highgui.hpp"    
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"    
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"  

using namespace cv;  
using namespace std;  

//pHash算法  
string pHashValue(Mat &src)  
{  
	Mat img ,dst;  
	string rst(64,'\0');  
	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;  
}  

//汉明距离计算  
int HanmingDistance(string &str1,string &str2)  
{  
	if((str1.size()!=64)||(str2.size()!=64))  
		return -1;  
	int difference = 0;  
	for(int i=0;i<64;i++)  
	{  
		if(str1[i]!=str2[i])  
			difference++;  
	}  
	return difference;  
} 

int main() 
{ 
	Mat src1 = imread("F:\\My_Test\\2018-06-19\\test\\1_CaptureStudio20180619091831_0_1.jpg"); 
	Mat src2 = imread("F:\\My_Test\\2018-06-19\\test\\1_CaptureStudio20180619091831_1_2.jpg"); 

	string sHash1 =  pHashValue(src1); 

	string sHash2 =  pHashValue(src2); 

	int nRet = HanmingDistance(sHash1,sHash2);
	
	printf("definition： %f\n\n",nRet);

	cvWaitKey(0);
	return 0;
}