哈希快速图像匹配算法研究

王 拓 于徐红 刘志杰

(贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室， 贵阳 550025)



哈希快速图像匹配算法研究

王 拓 于徐红 刘志杰

(贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室， 贵阳 550025)

如何快速有效地在大量数据中将图片筛选匹配出来，是图像匹配技术研究的重点课题之一。通过分析感知哈希算法及Surf算法各自的优点，提出用感知哈希算法进行初步图片搜索，利用Surf算法提取相似图片局部特征，从而更精准地确定最相似图片，增加图片匹配的鲁棒性。实验结果表明，在对图片进行处理后，哈希快速图像匹配算法仍能快速地从本地图片库中将最相似图片搜索出来。

感知哈希算法； DCT变换； Surf算法； 指纹数据

近年来，随着计算机、手机等电子产品的不断发展和普及，图片已成为我们记录生活的一种重要方式。据Facebook官方公布，现在每天上传的图片数量约20亿张，并且这个数字还在不断增加。同时，人们也不再仅仅局限于使用文字来搜索图片，“以图搜图”在这种情况下应运而生。目前应用“以图搜图”的主要是互联网图像搜索引擎网站，例如Google、百度、搜狗、Picitup、Bing、TinEye、Incogno等。大部分人的手机、电脑或其他存储设备里面也有成千上万张图片，如何在自己的图片库里快速找出想要查看的图片也是一个急需解决的问题。因此，如何将大量的图片进行数据处理与存储已成为大数据时代面临和必须解决的一个重要难题[1]。

目前，对图片进行特征提取应用最多的还是在Sift算法基础上，先对图像进行特征提取，然后根据提取特征对图像进行哈希编码，生成这个图像的“指纹”特征。……