相似度图片搜索原理

大家都基本都用过给百度或者谷歌一张图片，搜索相关的图。

这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？

根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。

这里的关键技术叫做”感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。

下面是一个最简单的实现：

第一步，缩小尺寸。

将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

第二步，简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步，比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，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。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算”汉明距离”（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。

具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。

这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。

实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
下面附上代码：可以直接用

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.color.ColorSpace;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.ColorConvertOp;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import javax.imageio.ImageIO;

/* 
 * 汉明距离越大表明图片差异越大，如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
 */
public class ImagePHash {
    private int size = 32;
    private int smallerSize = 8;

    public ImagePHash() {
        initCoefficients();
    }

    public ImagePHash(int size, int smallerSize) {
        this.size = size;
        this.smallerSize = smallerSize;

        initCoefficients();
    }

    public int distance(String s1, String s2) {
        int counter = 0;
        for (int k = 0; k < s1.length(); k++) {
            if (s1.charAt(k) != s2.charAt(k)) {
                counter++;
            }
        }
        return counter;
    }

    /**
     * 返回图片二进制流的字符串
     * @param is 输入流
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public String getHash(InputStream is) throws Exception {
        BufferedImage img = ImageIO.read(is);

        /*
         * 简化图片尺寸
         */
        img = resize(img, size, size);

        /*
         *  减少图片颜色
         */
        img = grayscale(img);

        double[][] vals = new double[size][size];

        for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
            for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
                vals[x][y] = getBlue(img, x, y);
            }
        }

        /*
         * 计算DTC 采用32*32尺寸
         */
        long start = System.currentTimeMillis();
        double[][] dctVals = applyDCT(vals);
        System.out.println("DCT: " + (System.currentTimeMillis() - start));


        /*
         * 计算平均值DTC
         */
        double total = 0;

        for (int x = 0; x < smallerSize; x++) {
            for (int y = 0; y < smallerSize; y++) {
                total += dctVals[x][y];
            }
        }
        total -= dctVals[0][0];

        double avg = total / (double) ((smallerSize * smallerSize) - 1);

        /*
         * 计算hash值
         */
        String hash = "";

        for (int x = 0; x < smallerSize; x++) {
            for (int y = 0; y < smallerSize; y++) {
                if (x != 0 && y != 0) {
                    hash += (dctVals[x][y] > avg ? "1" : "0");
                }
            }
        }

        return hash;
    }

    private BufferedImage resize(BufferedImage image, int width, int height) {
        BufferedImage resizedImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
        Graphics2D g = resizedImage.createGraphics();
        g.drawImage(image, 0, 0, width, height, null);
        g.dispose();
        return resizedImage;
    }

    private ColorConvertOp colorConvert = new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY), null);

    private BufferedImage grayscale(BufferedImage img) {
        colorConvert.filter(img, img);
        return img;
    }

    private static int getBlue(BufferedImage img, int x, int y) {
        return (img.getRGB(x, y)) & 0xff;
    }


    private double[] c;

    private void initCoefficients() {
        c = new double[size];

        for (int i = 1; i < size; i++) {
            c[i] = 1;
        }
        c[0] = 1 / Math.sqrt(2.0);
    }

    private double[][] applyDCT(double[][] f) {
        int N = size;

        double[][] F = new double[N][N];
        for (int u = 0; u < N; u++) {
            for (int v = 0; v < N; v++) {
                double sum = 0.0;
                for (int i = 0; i < N; i++) {
                    for (int j = 0; j < N; j++) {
                        sum += Math.cos(((2 * i + 1) / (2.0 * N)) * u * Math.PI)
                                * Math.cos(((2 * j + 1) / (2.0 * N)) * v * Math.PI) * (f[i][j]);
                    }
                }
                sum *= ((c[u] * c[v]) / 4.0);
                F[u][v] = sum;
            }
        }
        return F;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ImagePHash p = new ImagePHash();
        String image1;
        String image2;
        try {
                image1 = p.getHash(new FileInputStream(new File("/Users/mac_py/Desktop/cocl-n-sc.png")));
                image2 = p.getHash(new FileInputStream(new File("/Users/mac_py/Desktop/cocl-n-s-y.png")));
                System.out.println("得分为 " + p.distance(image1, image2));

        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

代码参考：http://pastebin.com/Pj9d8jt5
原理参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html
汉明距离：http://baike.baidu.com/view/725269.htm