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上传时间: 2018-10-10
详细说明： 哈希（hashing）是一种代表性方法，通常目标是将样本表示成一串固定长度的二值编码（通常使用0/1或-1/+1表示其中的每个bit），使得相似的样本具有相似的二值码（使用Hamming距离度量二值码之间的相似性）。 (1) 设计并实现一种Hash算法 (2) 实现本地图像检索软件 (3) 选用标准图像库，对每一幅输入模板图像，检索列出最接近10幅图像 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）
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