基于图像特征的哈希算法设计与实现

简介：
本项目专注于开发一种高效的图像特征提取和哈希编码方法，旨在实现快速、准确的大规模图像检索系统。通过优化算法设计，有效提升了图像识别的速度及准确性。 本段落提出了一种新的哈希提取方案，结合了图像Harris稳健角点与图像频谱的优势。由角点生成的哈希部分在面对较大的几何操作时表现出较强的鲁棒性；然而，在遇到高斯噪声或滤波等不会改变图像内容的操作时，其鲁棒性能较差。当进行相对较大的几何变换时，这部分提取出的哈希分量变化不明显。 主要步骤包括：首先选择稳定的Harris角点，并对其周围的信息进行奇异值分解，随后编码生成哈希部分。通常情况下，随着图像内容的变化，该哈希部分也会相应地发生变化。 与此同时，另一部分的哈希是由图像傅立叶频谱提取出来的。这部分对JPEG压缩和滤波等操作具有良好的鲁棒性；但无法抵抗大规模几何变换的影响。从物理意义上讲，图象幅度谱决定了各频率成分的数量分布，而相位谱则确定了每个频率分量在图像中的位置信息——只要这些频率分量保持正确的定位，图像就能被准确地重构出来。 当改变相位信息时，会导致图像变得杂乱无章。一般来说，由于图像的相位信息对外界干扰非常敏感，因此由其生成的哈希部分正好可以弥补角点对JPEG压缩和滤波等操作鲁棒性不足的问题。