图像哈希算法

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一种新型的图像哈希算法

图３利用ＢＰ网络产生哈希值
１３图像认证．
输丢中问层输出层
图１ＢＰ神经网络的结构
认证阶段步骤如下：
１）将接收到的图像Ｐ，按照哈希值的生成步
１２哈希值产生过程．骤生成哈希值Ｐ。，）２）把日，原图像Ｐ的哈希值）与（）１），记两者
一
种新型的图像哈希算法
、陈青华
（山东省工会干部管理学院信息工程学院，济南２００）５１０
摘要：为了提高图像哈希方法的鲁棒性，提出一种基于Ｂ神经网络的新型图像哈希算法，首先利用图像像素Ｐ
矩阵和构造的函数来训练Ｂ神经网络，再将图像进行离散小波变换，利用低频分量来组成矩阵，最后利用已经训Ｐ
练好的ＢＰ神经网络来产生哈希序列。仿真结果表明，该算法对ＪＥＰＧ压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的稳
Ｋｅｗｏｄ：ｍａｅＨａｈａｇｒｔｍ；ｍａｅａｔｅｔａｉｎＢＰｎｕａｅｗｏｋｙｒｓｉｇｓｌｏｉｈｉｇｕｈｎｉｔｏ；ｅｒｌｔｒｃｎ
０引言
互联网上的海量数字图像给人们的生活工作提供了便利。与此同时，图像的海量存储、快速检索和图像版权保护等问题也日趋重要。哈希技术可以将任意分辨率的图像数据转化为几百或几千比特的

基本局部敏感哈希算法总结

基本局部敏感哈希算法总结在计算机视觉中，哈希函数是一种常用的工具，用于将图像、视频、音频等多媒体数据压缩到一个较短的二进制串中，以便于快速检索、匹配和分类。

局部敏感哈希是一类专门针对高维稠密数据的哈希方法，它能够高效地处理各种图像特征、文本词向量等数据，大大提高了计算速度并减小了存储空间。

本文将简要总结基本的局部敏感哈希算法及其应用。

1. Locality Sensitive Hashing（LSH）LSH是局部敏感哈希领域的经典算法之一，它通过随机投影和哈希技巧来实现相似点之间的映射，从而在低维空间中近似计算它们之间的距离。

常用的LSH包括：Random Projection LSH、MinHash LSH和Entropy LSH等。

其中Random Projection LSH是最为常用的一种方法，它将数据向量随机投影到一个低维空间，并在此空间上运用哈希函数分组，以便于快速计算两个数据向量间的余弦距离。

MinHash LSH则采用Min-Hashing技术，将数据向量的随机排列作为哈希函数，以达到高效查找相似文档的目的。

Entropy LSH则根据数据的信息熵来设置哈希函数，以更好地处理高维、稀疏数据。

2. Product Quantization（PQ）PQ是一种哈希和量化相结合的方法，将高维向量分成若干子向量，对每个子向量进行独立的量化（如K-means聚类），得到若干计算中心点后，再编码为低维二进制码。

这些码排列组合，构成最终的哈希表。

常用的PQ算法包括：Product Quantization based Hashing、Fast Similarity Search in Large Databases using PQ-Hamming Distance及Robust Product Quantization等。

PQ广泛应用于图像、视频、音频等内容检索和机器学习等任务领域。

3. Locality-Sensitive Binary Code（LSBC）LSBC是一种适用于高维稠密数据的二进制编码技术，它与LSH的区别在于数据将被量化为二进制码，而不是哈希表。

基于Zernike矩的图像哈希改进算法研究

关键词：图像保护；ｅｋ矩；感知哈希；旋转攻击Ｚｍｉｅ
０引
言
由于采用ＤＴ变换来进行特征的提取．以无法Ｃ所克服其自身的缺陷即对旋转操作敏感如何寻找一种方法不但可以改进哈希函数的抗旋转特性而且还不会对整个哈希函数的提取过程造成影响．引进Ｚｍｉｅｅｋ矩的概念．用Ｚｍｉｅ的旋转不变性和矩的重构的特利ｅｋ矩性．对图像提取特征矩作为感知哈希序列的补充来检验图像的旋转攻击这样不但提高了哈希函数的抗几
随着计算机与网络技术的普及和应用．人们可以方便地通过网络来获取信息．然而．信息的安全成为人
们关注的问题由于绝大部分的信息都是以多媒体的
形式进行传输．传统的加密方法只能对信息流进行加密．无法考虑到信息的内容。而数字水印技术是将水印嵌入到数字作品中多少都会对原始信息产生影响．并
实验验证
用于图像处理领域．并得到深入的研究【常见的矩有１］
几何矩、交矩、转矩和复数矩。Ｚｍｉｅ是一种基正旋ｅｋ矩
于Ｚｍｉｅｅｋ多项式的正交矩．尽管其计算的复杂度比较
高但是它在图像旋转和抗噪声方面有较大的优势在ＭＥ一ＰＧ７中就是采用Ｚｍｉｅ作为一种主要的方法ｅｋ矩

OpenCV实战（1）——图像相似度算法（比对像素方差，感知哈希算法，模板匹配（OCR数字。。。

OpenCV实战（1）——图像相似度算法（⽐对像素⽅差，感知哈希算法，模板匹配（OCR数字。

如果需要处理的原图及代码，请移步⼩编的GitHub地址传送门：如果点击有误：https:///LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 最近⼀段时间学习并做的都是对图像进⾏处理，其实⾃⼰也是新⼿，各种尝试，所以我这个门外汉想总结⼀下⾃⼰学习的东西，图像处理的流程。

但是动起笔来想总结，⼀下却不知道⾃⼰要写什么，那就把⾃⼰做过的相似图⽚搜索的流程整理⼀下，想到什么说什么吧。

⼀：图⽚相似度算法（对像素求⽅差并⽐对）的学习1.1 算法逻辑1.1.1 缩放图⽚将需要处理的图⽚所放到指定尺⼨，缩放后图⽚⼤⼩由图⽚的信息量和复杂度决定。

譬如，⼀些简单的图标之类图像包含的信息量少，复杂度低，可以缩放⼩⼀点。

风景等复杂场景信息量⼤，复杂度⾼就不能缩放太⼩，容易丢失重要信息。

根据⾃⼰需求，弹性的缩放。

在效率和准确度之间维持平衡。

1.1.2 灰度处理通常对⽐图像相似度和颜⾊关系不是很⼤，所以处理为灰度图，减少后期计算的复杂度。

如果有特殊需求则保留图像⾊彩。

1.1.3 计算平均值此处开始，与传统的哈希算法不同：分别依次计算图像每⾏像素点的平均值，记录每⾏像素点的平均值。

每⼀个平均值对应着⼀⾏的特征。

1.1.4 计算⽅差对得到的所有平均值进⾏计算⽅差，得到的⽅差就是图像的特征值。

⽅差可以很好的反应每⾏像素特征的波动，既记录了图⽚的主要信息。

1.1.5 ⽐较⽅差经过上⾯的计算之后，每张图都会⽣成⼀个特征值（⽅差）。

到此，⽐较图像相似度就是⽐较图像⽣成⽅差的接近成程度。

⼀组数据⽅差的⼤⼩可以判断稳定性，多组数据⽅差的接近程度可以反应数据波动的接近程度。

我们不关注⽅差的⼤⼩，只关注两个⽅差的差值的⼤⼩。

⽅差差值越⼩图像越相似！1.2 代码：import cv2import matplotlib.pyplot as plt#计算⽅差def getss(list):#计算平均值avg=sum(list)/len(list)#定义⽅差变量ss，初值为0ss=0#计算⽅差for l in list:ss+=(l-avg)*(l-avg)/len(list)#返回⽅差return ss#获取每⾏像素平均值def getdiff(img):#定义边长Sidelength=30#缩放图像img=cv2.resize(img,(Sidelength,Sidelength),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#灰度处理gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#avglist列表保存每⾏像素平均值avglist=[]#计算每⾏均值，保存到avglist列表for i in range(Sidelength):avg=sum(gray[i])/len(gray[i])avglist.append(avg)#返回avglist平均值return avglist#读取测试图⽚img1=cv2.imread("james.jpg")diff1=getdiff(img1)print('img1:',getss(diff1))#读取测试图⽚img11=cv2.imread("durant.jpg")diff11=getdiff(img11)print('img11:',getss(diff11))ss1=getss(diff1)ss2=getss(diff11)print("两张照⽚的⽅差为：%s"%(abs(ss1-ss2))) x=range(30)plt.figure("avg")plt.plot(x,diff1,marker="*",label="$jiames$") plt.plot(x,diff11,marker="*",label="$durant$") plt.title("avg")plt.legend()plt.show()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 两张原图：图像结果如下：img1: 357.03162469135805img11: 202.56193703703704两张照⽚的⽅差为：154.469687654321 实验环境开始设置了图⽚像素值，⽽且进⾏灰度化处理，此⽅法⽐对图像相似对不同的图⽚⽅差很⼤，结果很明显，但是对⽐⽐较相似，特别相似的图⽚不适应。

基于HEVC屏幕图像编码的哈希表的优化算法

基于HEVC屏幕图像编码的哈希表的优化算法金小娟;张培君;林涛【摘要】The preudo 2-D matching algorithm has good compression performance for the discontinuous-tone content of screen content. However, the large space overhead of the hash table is not conductive to realize the hardware in this algo-rithm. This paper proposes a 3-byte hash value method to reduce the space of the hash table for optimizing the original method. The source data is treated as the data set composed of elements for YUV triples. Then the hash value of YUV triple is calculated as a unit. It not only can reduce the amount of computation of the hash values, but also can minimize the space overhead of the hash table. The experimental results show that the 3-byte hash value method makes the storage space of the hash table reduce to one-third of the original. And the BD-rate performance of some test screen images is also improved.%仿2维匹配算法对屏幕图像中的非连续色调区域有很好的压缩性能，但该算法中哈希表的空间开销较大，不利于硬件实现。

图集去重最好的方法

图集去重最好的方法图集去重是指在一个图集中去掉重复的图片。

当我们在整理图片时，会发现有些图片可能会出现重复，占用不必要的存储空间。

图集去重的目的就是为了优化存储空间和提高效率。

下面我将介绍几种常见的图集去重方法。

1. 基于哈希算法的去重方法：这是一种常见的图集去重方法。

它的基本原理是通过计算图片的哈希值，将其作为图像的唯一标识。

当两个图片的哈希值相同时，它们被认为是相同的图片。

根据这个原理，我们可以遍历图集中的所有图片，计算其哈希值，并将其放入一个集合中。

如果集合中已经存在相同的哈希值，说明这是一张重复的图片，我们可以将其删除或标记。

这种方法的优点是效率高，速度快，适用于大规模的图集去重。

但是也存在缺点，就是可能会存在哈希冲突，即不同的图片计算出的哈希值相同，误判为重复图片的情况。

2. 基于相似度匹配的去重方法：这种方法的基本原理是通过比较图片之间的相似度来判断是否是重复图片。

常见的相似度匹配算法有均值哈希算法、感知哈希算法、结构相似度算法等。

通过计算图片之间的相似度，我们可以设置一个阈值，当两张图片的相似度超过阈值时，认为它们是重复图片。

这种方法的优点是精度较高，可以识别出相似度较高的图片，并进行去重。

但是也存在缺点，就是该方法计算量较大，需要遍历图集中的所有图片进行相似度计算。

3. 基于特征提取的去重方法：这种方法的基本原理是通过提取图片的特征来判断是否是重复图片。

常见的特征提取算法有局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)、尺度不变特征变换(SIFT)等。

我们可以通过将特征向量进行比较，来判断图片是否是重复图片。

这种方法的优点是可以提取出图片的特征信息，并进行比较判断，适用于不同风格和尺度的图片。

但是也存在缺点，就是特征提取的过程可能会存在一定的误差，造成误判或漏判。

以上是几种常见的图集去重方法。

选择何种方法取决于具体的应用场景和需求。

如果对于去重的准确性要求较高，可以采用基于相似度匹配或特征提取的方法；如果对准确性要求不是特别高，但对处理速度有要求，可以选择基于哈希算法的方法。

基于压缩传感的图像哈希水印算法研究

希水印算法。该算法利用压缩传感对图像进行随机投影，得到的压缩测量值作为图像内容特征，通过ＨＡＭＣ（ａｈｂｓｄＭｅｓｇｕｅｔａｏｏｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｓ—ａｅｓａｅＡｔｎｉｔｎＣｄ，基于哈希的消息认证码）算法生成图像摘要，并以水印的方式嵌入到ｈｃｉ原始图像中；认证时，提取图像中的水印，并对认证图像进行压缩传感随机投影，得到原始图像和认证图像的摘要，通过摘要对比，实现图像认证和篡改检测。仿真实验表明，该方法不仅具有较强的鲁棒性和安全性，还
第４９卷第６期
２０钲０１
中山大学学报（自然科学版）
ＡＣＴＡＳＥＮＴＩＣＩＡＲＵＭＮＡＴＵＲＡＬＵＭＵＮＩＩＶＥＲＳＴＡＴＩＳＩＳＵＮＹＡＴＳＥＮＩ
Ｖｏ．Ｎ．Ｉ４９ｏ６
ＮＯ．Ｖ
１１月
２Ｏ０１
基于压缩传感的图像哈希水印算法研究
周燕，张德丰，马子龙
（．佛山科学技术学院计算机系，广东佛山５８０；１２００２．哈尔滨工业大学电子工程系，黑龙江哈尔滨１００）５０１
摘要：现有基于图像内容的水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足，提出了一种基于压缩传感的图像哈
ｆｍｔｅｔｍｅｅａｅａｄｒｎｏｒｅｔｎｏｅｔｅｅａｅｉｃｎｕｔ．Ｂｏｐｒｇｔｅｒｐｒｄｉｇ，ｎａｄｍｐｏｃｏｎｔｍｐｒｄｉｇｏｄｃｅｏｈａｍ３ｉｈａｍｓｄｙｃｍａｉｎｈ

相似图片搜索的两种哈希算法

（4）缩小DCT （5）计算平均值：如同均值哈希一样，计算DCT的均值。
（6）计算hash值：这是最主要的一步，根据8*8的DCT矩阵，设置0或1的64位的hash值，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
少位不用来确定图片的相似度。在理论上，这一步等同于计算汉明距离（Hamming Distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两幅图片很相似；如果不相同的数据位超过10，就说明两幅图片完全不同。
均值哈希算法的优缺点
• 均值哈希算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点
是受均值的影响非常大。如果对图片进行伽马校正或直方图均衡，就会影响到均值，从而影响最终的识别效果。
DCT应用
• 离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性：大多数的自然信号（包
括声音和图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分
• 它将图像从像素域变换到频率域。然后一般图像都存在很多冗余和
相关性的，所以转换到频率域之后，只有很少的一部分频率分量的系数才不为0，大部分系数都为0（或者说接近于0）。
相似图片搜索的两种哈希算法
相似图片搜索的两种哈希算法
• 均值哈斯算法（Average hash algorithm） • 感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）
均值哈希算法
• 均值哈希算法主要是利用图片的低频信息来进行相似度的识别。 • 均值哈希算法的主要原理 • 是对每幅图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后通过
•
• •
像素域——频率域
DCT——低频 DCT：数据压缩（冗余）

基于局部性敏感哈希的图像检索研究

基于局部性敏感哈希的图像检索研究图像检索是指在图像数据库中根据用户需求检索出与之相关的图像，这在人们的生活和工作中具有广泛的应用。

通常，图像检索有两个方向：基于内容的图像检索和基于文本的图像检索。

它们的主要区别在于是否考虑图像的语义信息。

基于内容的图像检索是一种相对复杂的图像检索方式，它利用图像的特征向量进行相似度计算。

经过多年的发展，基于内容的图像检索已经成为当今研究的热点。

其中，局部特征表示是图像检索中的一个重要领域。

局部特征表示的方法多种多样，如SIFT、SURF、ORB等。

这些方法的基础是在图像中提取出关键点，并从这些关键点中提取出具有稳定性和可重复性的局部特征向量来描述图像。

但是，这些局部特征向量的计算量较大，对图像的处理效率有一定的影响。

近年来，一种新的图像检索方式——基于局部性敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，简称LSH）逐渐受到人们的关注。

基于LSH的图像检索方法具有高效、简单、快速和可扩展性等优点，逐渐成为图像检索研究的新方向。

局部性敏感哈希是一种可以将相近的数据映射到相近位置的哈希技术。

该技术通过对局部特征进行哈希，来实现图像检索。

它通过在局部特征向量上定义一个哈希函数，将局部特征向量哈希到桶中，在哈希过程中，首先选择一组随机超平面，并将特征向量分配到与超平面距离较近的两个桶中，对于相似的数据，经过重复构造哈希表，有很大概率被哈希到同一个桶中。

可以通过比较桶中的数据来确定它们之间的相似度。

基于局部性敏感哈希的图像检索算法可以分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。

离线阶段是指构建哈希表的过程，包括选择适当的局部特征、构造局部特征数据库和确定哈希函数等。

在线阶段是指当用户提交一个查询图片时，对查询图片进行特征提取、哈希操作，并在所有的哈希表中进行查询。

局部性敏感哈希是一种基本的哈希方法，可以用于各种类型的数据，并且它的实现和存储非常灵活。

局部哈希的局限性在于它不能检测图片的序列信息。

用Python实现通过哈希算法检测图片重复的教程

⽤Python实现通过哈希算法检测图⽚重复的教程Iconfinder 是⼀个图标搜索引擎，为设计师、开发者和其他创意⼯作者提供精美图标，⽬前托管超过 34 万枚图标，是全球最⼤的付费图标库。

⽤户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品。

每个⽉都有成千上万的图标上传到Iconfinder，同时也伴随⽽来⼤量的盗版图。

Iconfinder ⼯程师 Silviu Tantos 在本⽂中提出⼀个新颖巧妙的图像查重技术，以杜绝盗版。

我们将在未来⼏周之内推出⼀个检测上传图标是否重复的功能。

例如，如果⽤户下载了⼀个图标然后⼜试图通过上传它来获利（曾发⽣过类似案例），那么通过我们的⽅法，就可以检测出该图标是否已存在，并且标记该账户欺诈。

在⼤量⽂件中检测某⽂件是否已经存在的⼀个常⽤⽅法是，通过计算数据集中每⼀个⽂件的哈希值，并将该哈希值存储在数组库中。

当想要查找某特定⽂件时，⾸先计算该⽂件哈希值，然后在数据库中查找该哈希值。

选择⼀个哈希算法加密哈希算法是⼀个常⽤的哈希算法。

类似MD5，SHA1，SHA256这种在任何⼀种语⾔都可以找到可调⽤的标准库，它们对于简单的⽤例⾮常有效。

例如，在Python中先导⼊hashlib模块，然后调⽤函数就可以⽣成某⼀个字符串或者⽂件的哈希值。

>>> import hashlib# Calculating the hash value of a string.>>> hashlib.md5('The quick brown fox jumps over the lazy dog').hexdigest()'9e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6'# Loading an image file into memory and calculating it's hash value.>>> image_file = open('data/cat_grumpy_orig.png').read()>>> hashlib.md5(image_file).hexdigest()'3e1f6e9f2689d59b9ed28bcdab73455f'这个算法对于未被篡改的上传⽂件⾮常有效，如果输⼊数据有细微变化，加密哈希算法都会导致雪崩效应，从⽽造成新⽂件的哈希值完全不同于原始⽂件哈希值。

gpu内的哈希碰撞对比算法

gpu内的哈希碰撞对比算法GPU内的哈希碰撞对比算法随着计算机技术的不断发展，图形处理器（GPU）的应用范围越来越广泛。

GPU具有高并行计算能力，适合处理图形数据、加速科学计算以及进行机器学习等任务。

在这些应用中，哈希碰撞对比算法是GPU内常用的一种算法。

本文将详细介绍GPU内的哈希碰撞对比算法的原理和应用。

一、哈希算法简介哈希算法是一种将任意长度的输入信息映射为固定长度的输出串的算法。

其主要特点是对输入信息进行了不可逆的压缩，并且相同的输入一定产生相同的输出，不同的输入尽量产生不同的输出，以减少碰撞的发生。

常见的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。

二、哈希碰撞对比算法原理哈希碰撞对比算法用于判断两个哈希值是否相等，即判断两个输入是否相同。

在GPU内进行哈希碰撞对比算法时，可以利用GPU强大的并行计算能力，将多个输入同时处理，以提高计算效率。

具体的原理如下：1. 数据分块：将输入的数据分成若干个块，每个块的大小由实际应用需求决定。

分块的目的是将大规模的数据集划分成多个小块，以满足GPU的并行处理要求。

2. 并行哈希计算：对每个输入块分别进行哈希计算，利用GPU的并行计算能力，可以同时对多个输入块进行哈希计算。

这里的哈希计算可以使用已有的哈希算法实现，如MD5或SHA-1等。

3. 哈希值对比：将计算得到的哈希值进行对比，判断是否发生碰撞。

在GPU内进行哈希值对比时，可以通过并行比较的方式，快速地找出碰撞的结果。

如果发生碰撞，则表示两个输入有可能相同；如果没有碰撞，则表示两个输入不相同。

三、GPU内哈希碰撞对比算法的应用GPU内哈希碰撞对比算法具有高效、快速的特点，在诸如密码破解、数据去重、图像相似性比较等应用中得到了广泛的应用。

1. 密码破解：在密码学中，哈希函数常常用于对密码进行加密存储。

密码破解就是通过对比已有的哈希值和待破解密码计算出的哈希值，判断是否发生碰撞，从而获取原始密码。

差值哈希算法

差值哈希算法差值哈希算法是一种哈希算法，用于计算图像的哈希值。

它的特点是能够快速计算出图像的哈希值，并且能够快速比较两张图像的相似度。

在图像搜索、图像去重、图像相似度比较等领域有广泛的应用。

一、哈希算法概述哈希算法是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的算法。

哈希算法的特点是输入数据的任意变化都会导致输出结果的不同，因此可以用于数据完整性校验、数字签名等领域。

常见的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-2等。

这些算法在计算哈希值时，需要遍历整个输入数据，因此计算速度较慢。

而差值哈希算法则是一种快速计算图像哈希值的算法，它可以在短时间内计算出图像的哈希值。

二、差值哈希算法原理差值哈希算法的原理是将图像缩小为8x8的像素矩阵，然后计算每个像素的灰度值，并将其转换为二进制数。

接着，计算每个像素与相邻像素的灰度值差值，并将差值转换为二进制数。

最后将所有的二进制数拼接在一起，形成一个64位的哈希值。

具体步骤如下：1. 将图像缩小为8x8的像素矩阵。

2. 将像素矩阵转换为灰度图像，并计算每个像素的灰度值。

3. 计算每个像素与相邻像素的灰度值差值，并将差值转换为二进制数。

4. 将所有的二进制数拼接在一起，形成一个64位的哈希值。

示例代码如下：```import cv2import numpy as npdef dhash(image, hash_size=8):# 缩小图像image = cv2.resize(image, (hash_size + 1, hash_size))# 将图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算每个像素的灰度值pixels = np.array(gray).flatten()# 计算相邻像素的灰度值差值diffs = np.diff(pixels)# 将差值转换为二进制数binary = np.where(diffs > 0, 1, 0)# 拼接所有的二进制数hash_value = int(''.join(str(bit) for bit in binary), 2) return hash_value```三、差值哈希算法应用差值哈希算法在图像搜索、图像去重、图像相似度比较等领域有广泛的应用。

哈希算法生成密钥

哈希算法生成密钥
哈希算法（Hashing algorithm）是一种从任何大小的数据（通常是字符串）生成固定大小数据（通常是数字）的算法。

生成的固定大小数据称为哈希值或哈希。

哈希值是唯一的，并且对于任何给定的输入，其输出都是一致的。

因此，哈希算法常常被用于生成密钥。

生成密钥的过程通常包括以下几个步骤：
1. 选择一个哈希函数：选择一个安全的哈希函数是生成密钥的关键。

安全的哈希函数应该具有单向性，即从哈希值反向推导出原始输入是计算上不可行的。

常用的哈希函数包括SHA-256、SHA-3等。

2. 输入原始数据：将需要被哈希的数据输入到哈希函数中。

这可以是任何类型的数据，如字符串、文件、图像等。

3. 计算哈希值：使用哈希函数对输入数据进行计算，得到一个唯一的哈希值。

这个哈希值就是生成的密钥。

4. 存储和使用密钥：将生成的密钥存储在安全的地方，并确保只有授权的人员可以访问和使用该密钥。

需要注意的是，虽然哈希算法生成的密钥具有唯一性和一致性，但由于哈希函数的单向性，从哈希值反向推导出原始输入是计算上不可行的。

因此，即
使知道了哈希值，也无法直接得到原始的输入数据。

这也是哈希算法在加密和安全领域广泛应用的原因之一。

模糊哈希算法(待详细补充)

模糊哈希算法（待详细补充）模糊哈希算法（Perceptual Hashing Algorithm）是一种基于感知特性的图像哈希算法。

它通过分析图像的特征，并将其转化为一个固定长度的哈希值，从而实现对图像进行快速的相似度比较和检索。

传统的哈希算法通常针对的是数据的完整性和唯一性进行设计，而模糊哈希算法更加关注图像的内容和感知特性。

模糊哈希算法能够对图像进行一定程度的变形、旋转、尺度缩放、噪声等处理后，仍能维持相同的哈希值，即使发生了一些变化，但图像的视觉特征仍然能够保持不变。

模糊哈希算法的设计思路是基于人类视觉系统的感知机制。

我们人类对于图像的感知会受到一些影响，如图像的亮度、颜色、纹理、形状等因素，但我们仍然能够通过这些特征来识别和区分不同的图像。

模糊哈希算法也采用了类似的思路，通过提取图像的感知特征，将其转化为一个哈希值。

1.图像预处理：首先，对原始图像进行一些预处理操作，如将图像统一转换为灰度图像，进行尺度缩放、去噪等操作，以便更好地提取图像的感知特征。

2.特征提取：然后，从预处理后的图像中提取感知特征。

常用的特征包括图像的边缘、纹理、颜色分布等。

对于每个特征，可以采用不同的算法进行提取，如SIFT、SURF、HOG等。

3.特征压缩：由于原始特征可能较长，不利于后续的计算和存储，因此需要对特征进行压缩，将其转化为固定长度的哈希值。

常用的方法包括局部哈希、均值哈希、差异哈希等。

4.相似度比较：最后，通过比较不同图像的哈希值，计算它们之间的相似度。

一般可以采用汉明距离或海明距离等指标来衡量哈希值的差异程度，从而判断图像的相似性。

总之，模糊哈希算法是一种基于感知特性的图像哈希算法，通过提取图像的感知特征，并将其转化为固定长度的哈希值，实现对图像的快速相似度比较和检索。

随着计算机视觉和图像处理领域的发展，模糊哈希算法在各个应用中的重要性将越来越大。

感知哈希算法

感知哈希算法感知哈希算法（PerceptualHashing，简称PHash）是一种用于检测非结构化数据（如图像、视频、音频）相似性的技术。

PHash具有抗硬件失真（如调整图像大小或者位深度，调整播放速度等）、抗加密、快速运算等优点，目前已经在多个领域应用。

PHash的原理是利用频谱特征来描述一个图像，然后用一定的数学方法计算出一个哈希码（Hash String），以此来表示这个图像的特征。

例如，如果一张图片的频谱特征有一定的变化，它的Hash String 也会发生变化。

因此，PHash可以用于判断两张图片的相似度，具体流程是：1.算图像的频谱特征，如傅里叶变换、低频滤波等；2.过某种数学方式，把频谱特征编码成一组字符串，也就是 Hash string；3.过比较两个图像的 Hash string计算它们的相似度。

由于PHash具有优秀的抗加密性，通过简单操作（如调整图像大小或者位深度，调整播放速度等）并不会改变图像本身的特征，因此，PHash可以用于发现抗加密图像。

例如，复制加密图像和原始图像的Hash String可能不一样，但它们之间的相似度还是可以计算出来的，因此，PHash可以用来发现受到加密影响的图片。

此外，PHash还可以应用在音频和视频中，其基本思路是在处理过程中，将音视频文件转换成图片，然后对图片应用PHash算法，最后计算出音视频文件之间的相似度。

总之，感知哈希算法是一种非常成熟且有效的技术，它可以用来检测非结构化数据的相似性，具有抗硬件失真、抗加密、快速运算等优点。

除此之外，在安全领域，PHash还可以用于发现受到加密影响的图片。

未来，随着算法的进一步研发与完善，PHash将会发挥更大的作用，为社会的信息安全做出更大的贡献。

dhash算法矩阵运算 -回复

dhash算法矩阵运算-回复Dhash算法矩阵运算是一种用于图像识别和比对的算法。

它基于离散哈希方法，将图片转化为一组特征点集，并将其表示为一个矩阵。

在这篇文章中，我们将逐步回答以下问题：Dhash算法是什么？如何进行矩阵运算？如何在图像识别中应用dhash算法？一、Dhash算法是什么？Dhash算法是一种用于图像比对和识别的算法，它通过将图像转化为离散哈希（discrete hash）的集合，来实现不同图像间的快速比对。

离散哈希是由一组数字构成的，用于唯一表示某个对象的特征点。

Dhash 算法将图像分成若干个区域，并计算每个区域的亮度均值。

接着，根据每个区域的亮度均值，生成一个离散哈希值。

这些离散哈希值将被组合成一个矩阵，表示整个图像。

二、如何进行矩阵运算？在Dhash算法中，矩阵运算主要包括将图像分区、计算亮度均值和生成离散哈希。

下面我们将详细介绍每个步骤。

1. 图像分区：首先，将图像分成若干个区域。

通常情况下，图像会被分成8×8或16×16的小块。

2. 计算亮度均值：对于每个区域，计算其内部像素的亮度值，然后求其平均值作为该区域的亮度均值。

3. 生成离散哈希：使用亮度均值来生成离散哈希值。

比如，如果某个区域的亮度值高于平均值，则将该位置的值设置为1；反之，如果亮度值低于平均值，则将该位置的值设置为0。

这样，每个区域都会生成一个0或1的离散哈希值。

4. 组合成矩阵：将所有区域的离散哈希值组合成一个矩阵。

矩阵的行数和列数根据图像的分区情况而定。

三、如何在图像识别中应用Dhash算法？Dhash算法可以被用于图像识别和比对，特别适用于大规模的图像库。

下面我们将介绍如何在图像识别中应用Dhash算法。

1. 提取目标图像的离散哈希：将目标图像使用Dhash算法进行矩阵运算，提取出其离散哈希矩阵。

2. 遍历图像库：将图像库中的每张图片都进行离散哈希运算，得到相应的离散哈希矩阵。

3. 比对相似度：通过比较目标图像的离散哈希矩阵与图像库中的离散哈希矩阵，计算它们之间的相似度。

平均哈希算法

平均哈希算法（Average Hash）是一种简单的图像哈希方法，常用于图像相似性度量和图像检索。

它的基本思想是将图像转换为二值图像，然后计算整个图像的平均哈希值。

以下是平均哈希算法的基本步骤：
1. 将图像转换为灰度图像，以减少计算复杂度。

2. 将灰度图像缩放到固定大小，比如8x8或16x16的像素块。

3. 对每个像素块，计算其平均值。

4. 对于每个像素块，将像素值与平均值进行比较，如果像素值大于等于平均值，则将该像素块的哈希值设为1，否则设为0。

5. 将所有像素块的哈希值连接起来，形成一个整数的哈希值，这个哈希值就是图像的平均哈希值。

平均哈希算法具有计算简单、抗噪声干扰能力强等优点，但它的主要缺点是区分能力较弱，无法有效区分细节较多的图像。

因此，平均哈希算法通常用于图像初步筛选或图像库的快速检索。

近年来，基于内容的图像检索技术得到了广泛的研究和应用，平均哈希算法也逐渐被更复杂、更有效的图像哈希方法所取代，如感知哈希（pHash）、汉明哈希（Hamming Hash）等。

但平均哈希算法作为一种简单直观的图像哈希方法，仍然具有一定的应用价值。

几何哈希法

几何哈希法几何哈希法是一种基于几何变换的图像识别和特征提取方法。

它通过将图像进行几何变换，提取变换后的特征，并将其作为图像的哈希值进行比较和匹配。

几何哈希法在图像检索、目标识别、人脸识别等领域得到了广泛应用。

一、几何哈希法的原理几何哈希法的基本原理是将图像进行几何变换，将变换后的图像作为新的特征，并将其作为图像的哈希值进行比较和匹配。

几何变换包括旋转、缩放、平移等操作，这些操作可以使得图像在空间中移动或变形。

通过对图像进行这些变换，可以提取出图像的关键特征，从而进行图像的识别和匹配。

二、几何哈希法的实现步骤1.选择特征点在几何哈希法的第一步中，需要选择图像的特征点。

特征点是图像中具有明显特征的点，如边缘、角点等。

选择特征点的方法包括手动选取和自动选取两种方式。

手动选取方法需要用户手动选择图像中的特征点，而自动选取方法则通过算法自动选择图像中的特征点。

1.进行几何变换在选择特征点之后，需要对图像进行几何变换。

这些变换包括旋转、缩放、平移等操作。

通过对图像进行这些变换，可以提取出图像的关键特征，从而进行图像的识别和匹配。

1.提取哈希值在完成几何变换后，需要提取图像的哈希值。

哈希值是一种将任意长度的二进制值映射为固定长度的二进制值的算法。

在这里，哈希值被用来表示经过几何变换后的图像特征。

通过对不同的图像进行几何变换并提取哈希值，可以比较它们的相似度并进行匹配。

1.比较和匹配哈希值最后一步是比较和匹配哈希值。

通过将待识别图像的哈希值与数据库中存储的哈希值进行比较，可以找出与待识别图像最相似的图像。

这个过程可以是穷尽搜索或使用一些优化算法来加速搜索过程。

三、几何哈希法的优缺点1.优点几何哈希法具有以下优点：（1）简单易用：几何哈希法原理简单，易于实现，适用于各种类型的图像。

（2）鲁棒性强：几何哈希法对图像的旋转、缩放和平移等变换具有鲁棒性，能够适应不同的环境。

（3）高效快速：几何哈希法在提取特征和匹配过程中具有较高的效率和速度。

phash方法

phash方法phash方法是一种用于图像检索和相似度计算的算法。

它基于感知哈希算法，通过将图像转换为一个固定长度的哈希值来表示图像的特征。

phash方法可以应用于各种领域，如图像搜索、版权保护和图像识别等。

在phash方法中，图像首先通过离散余弦变换（DCT）将其转换为频域表示。

然后，根据变换后的图像，计算每个像素点的相对能量，并将其映射到一个固定长度的二进制串。

这个二进制串就是图像的感知哈希值，用于表示图像的特征。

phash方法的优点是能够对图像进行压缩，将复杂的图像信息转化为固定长度的哈希值，并且具有一定的抗干扰能力。

因此，在图像搜索领域中，可以通过计算图像之间的感知哈希值的差异来快速找到相似的图像。

此外，phash方法还可以用于版权保护，即通过比对图像的感知哈希值来判断是否存在侵权行为。

在实际应用中，phash方法可以与其他图像检索算法相结合，提高图像检索的准确性和效率。

例如，可以通过计算两个图像的感知哈希值之间的汉明距离来衡量它们的相似度，从而实现图像的相似度排序和分类。

除了图像检索和相似度计算，phash方法还可以应用于图像识别。

通过比对待识别图像的感知哈希值与已知图像的感知哈希值，可以快速判断待识别图像是否与已知图像相匹配。

这在人脸识别、指纹识别和物体识别等领域都有广泛的应用。

需要注意的是，phash方法虽然在图像检索和相似度计算中表现出良好的性能，但也存在一些限制。

首先，由于哈希值的固定长度，可能会出现冲突现象，即不同的图像可能具有相同的哈希值。

其次，phash方法对于一些变换后的图像，如旋转、缩放和裁剪等，可能无法准确匹配。

phash方法是一种基于感知哈希算法的图像检索和相似度计算方法。

它通过将图像转换为一个固定长度的哈希值来表示图像的特征，可以应用于图像搜索、版权保护和图像识别等领域。

尽管phash方法存在一些限制，但在实际应用中仍然具有广泛的应用前景。