基于改进哈希算法的图像相似度计算

图像的相似度计算是图像检索中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用。传统的哈希算法采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应和鲁棒性差等问题,为了解决传统算法的不足,文中提出一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)相结合的感知哈希算法进行图像相似度计算。通过奇异值分解对图像进行降噪处理,这样保证降噪后的图像在后期处理时对结果干扰减少,然后通过离散小波变换得到图片中的低频部分用于计算哈希值,保留图像的主体信息,最后通过计算哈希值的汉明距离来测评图片的相似度。实验结果表明,与现有的图像相似度计算方法相比,文中提出的算法性能好,鲁棒性高。