相似图片搜索的三种哈希算法
想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下：
一、平均哈希算法（aHash）
此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。
步骤：
1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。
2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。
附上灰度图相关算法（R = red， G = green， B = blue）
3.计算平均值： 计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值。
4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0.
5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性即可。
6.对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离（从一个指纹到另一个指纹需要变几次），汉明距离越大则说明图片越不一致，反之，汉明距离越小则说明图片越相似，当距离为0时，说明完全相同。（通常认为距离>10 就是两张完全不同的图片）
下面是我用java写的此算法的程序，eclipse可直接运行。
下载地址：http://download.csdn.net/detail/nash_/5093143
待比较的原图：
图片库中的四张图：
输出结果：
similar_pic.jpg与原图很少相似
google.gif与原图完全不同
origin.jpg与原图是同一张图
ohter_word.jpg与原图极其相似
二、感知哈希算法（pHash）
平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法
步骤：
1.缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤）
3.计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合
4.缩小DCT：DCT是32*32，保留左上角的8*8，这些代表的图片的最低频率
5.计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
6.进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.
7.得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性即可。
8.对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离（从一个指纹到另一个指纹需要变几次），汉明距离越大则说明图片越不一致，反之，汉明距离越小则说明图片越相似，当距离为0时，说明完全相同。（通常认为距离>10 就是两张完全不同的图片）
此算法可参考开源项目pHash，下载地址：http://www.phash.org/download/
三、差异哈希算法（dHash）
相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
步骤：
1.缩小图片：收缩到9*8的大小，一遍它有72的像素点
2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤）
3.计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值
4.获得指纹：如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0.
需要说明的是这种指纹算法不仅可以应用于图片搜索，同样适用于其他多媒体形式。除此之外，图片搜索特征提取方法有很多，很多算法还有许多可以改进的地方，比如对于人物可以先进行人脸识别，再在面部区域进行局部的哈希，或者背景是纯色的可以先过滤剪裁等等，最后在搜索的结果中还可以根据颜色、风景、产品等进行过滤。
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