图像哈希:GLCM+DCT

news2024/11/17 21:28:11
文章信息
  1. 作者:Ziqing Huang
  2. 期刊:IEEE(一区)
  3. 题目:Perceptual Image Hashing with Texture and Invariant Vector Distance for Copy Detection
目的、实验步骤及结论
  1. 目的:使用GLCM进行全局特征的提取;DCT进行局部特征的提取,结合两者生成图像哈希。

  2. 实验步骤:

    • 预处理:双线性插值,高斯低通滤波,HSI空间

    • 全局特征: 分别使用四种参数(不同的角度)的GLCM得到四个矩阵,每个矩阵得到4个统计特征,得到 1 * 16 的全局特征向量

    • 局部特征:使用HSI中的I分量,分块(64 * 64),每一个块使用DCT,使用每一行和列的2-33个元素拼接在一起,形成一个1*64的列向量,其中每一个块对应一列,因此是最终得到的二次矩阵是64 * 64大小的;针对每一行计算平均值,得到参考列向量 u 0 u_0 u0 ,计算所有块与参考列向量的 L 2 L_2 L2 距离,作为局部特征。
      在这里插入图片描述

    • 生成哈希值:将全局特征和局部特征拼接在一起,生成最后的哈希值。

    • 相似性评价:使用Pearson相关系数来评价两个图片是否相同,若大于阈值,则是相同图片。

  3. 结论

    使用全局和局部一起提取特征,最终使用Pearson相关系数来进行相似性评价。

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