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基于局部不变矩和DWT特征矩阵的图像哈希算法
摘要：
图像哈希算法是一种用于对图像进行特征提取和相似度对比的方法。在本文中，我们介绍了两种特征提取方法，局部不变矩和离散小波变换。我们提出了一种基于这两种方法的图像哈希算法，该算法能够对原始图像进行哈希，并根据哈希值计算出相似度得分。我们还进行了实验，证明了该算法在不同条件下的有效性和鲁棒性。
关键词：图像哈希算法，局部不变矩，离散小波变换，哈希值，相似度。
Introduction
随着大数据时代的到来，对于图像的存储、处理和检索需求愈发日益增加。在许多场合下，我们需要对大量的图像进行快速的相似度比较和检索。然而，传统的基于内容的图像检索方法面临着许多挑战，如尺度、旋转、裁剪等图像变形，噪声干扰以及分辨率变化等问题。图像哈希算法是一种能够解决这些问题的方法。
图像哈希算法是一种能够将原始图像处理为一组具有唯一性的哈希值的方法，该哈希值具有一定的特征和属性，可用于实现图像相似度或识别对比等功能。从技术上讲，图像哈希算法利用了图像在可视频带内的主要结构信息，并将其转换为一组数字值，这些数字值在很大程度上不受图像的干扰和扰动影响，从而能够更加准确地刻画图像的特征。
在本文中，我们提出了一种基于局部不变矩和离散小波变换的图像哈希算法。该算法能够从图像中提取出局部的旋转、缩放、平移等不变性特征，以及图像的频率变换特征。我们还通过实验验证了该算法的有效性和鲁棒性。
相关研究
目前，已有许多关于图像哈希算法的研究。其中，比较经典的方法有感知哈希算法和局部不变特征哈希算法。
感知哈希算法是一种最早的图像哈希算法，其主要思想是将图像转换为灰度图像，并进行离散余弦变换（DCT）处理，然后提取出高频系数，并根据高频系数的变化情况生成哈希值。这种方法简单快速，但是在应对旋转、缩放等变形时效果不佳。
局部不变特征哈希算法（LIFH）是另一种常用的图像哈希算法，该算法可以有效地处理尺度、旋转、平移、光照变化和仿射变换等情况。LIFH算法提取的是图像的局部特征，利用SIFT、HOG、LBP等算法生成哈希值。但是该算法受噪声干扰的影响较大，算法时间复杂度较高。
局部不变矩和离散小波变换
在我们提出的图像哈希算法中，我们使用了两种不同类型的特征提取方法，局部不变矩和离散小波变换。
局部不变矩算法是一种以局部图像特征为基础的方法，该方法通过将图像分解为若干个小区域，然后提取每个小区域内的矩信息，以达到提高算法的鲁棒性和准确性的目的。
在我们实现的算法中，我们使用了Zernike矩和Hu矩，这些矩可以有效提取出图像的不变性特征，即对于尺度、旋转和平移等变换不敏感。
离散小波变换（DWT）是另一种常用的图像处理方法，它采用分层的思维方式对图像进行频率域分析。DWT将图像分解为一组不同频率的小波基函数，并对每个小波基函数进行压缩编码和解码，以获得图像的低频、高频等特征信息。
DWT方法能够有效地提取出图像的频域信息，而且可以应对图像尺度和旋转变换。
图像哈希算法
我们提出的图像哈希算法包括以下几个步骤：
1.使用局部不变矩算法提取图像的不变性特征，并将其转换为一组数字值；
2.使用离散小波变换将图像转换为频域图像，并提取图像的高频系数信息；
3.将上述两种特征信息进行融合，并处理为一组长度为L的哈希值，其中L为指定的哈希值长度；
4.使用哈希值来计算图像的相似度得分。
实验结果
我们使用了两组不同格式的图像来测试我们提出的算法，一组是图像库中常用的bmp格式，另一组是智能手机拍摄的jpeg格式。测试中，我们对同一图像进行不同程度的旋转、缩放、平移等变换，并计算出其相似度得分。
实验结果显示，我们提出的算法能够准确地提取出图像的不变性特征和频域信息，并且能够应对不同程度的图像变换。对于同一图像在不同条件下的哈希值，其相似度得分都能够较为准确地反映出其相似度程度。
结论
在本文中，我们提出了一种基于局部不变矩和离散小波变换的图像哈希算法，该算法能够对原始图像进行哈希，并根据哈希值计算出相似度得分。
实验结果显示，该算法能够应对不同程度的图像变换，且具有较高的准确性和鲁棒性。该算法可以应用于图像检索、图像相似度对比等领域，并具有一定的实际应用价值。