均值哈希算法和感知哈希算法

1.离散余弦变换

离散余弦变换由于为数据与余弦函数乘积累计，将无规律数列改为规则排列，如图像数据原数据为无规则二维矩阵，离散余弦变换后矩阵左上角包含图像数据的低频信息部分，右下角为高频信息部分，低频信息为图像主体框架，高频信息记录图像细节，去掉50%高频信息存储部分，图像信息量损失不超过5%(未验证此数据)，常用于图像压缩(如jpeg图像)

2.汉明距离

两个字码中不同位值的数目叫汉明距离，即a^b后验证结果的非0个数即为汉明距离

3.均值哈希算法和感知哈希算法

均值哈希算法和感知哈希算法常用于相似图像识别，将基准图缩小为较小尺寸图片，均值哈希算法计算图像平均像素值(未验证添加权值，理论可使图像部分区域具有更大权重)，然后将每个元素点与平均像素值比较，大于或等于均值，记为位1，小于均值记为位0，得到一串哈希值；感知哈希算法先进行离散余弦变换，取矩阵左上角区域数据(图像低频信息区域)，计算均值并将每个数值与均值比较，得到一串哈希值。在原图片中取相同大小图片，计算出另一串哈希值，得到两串哈希值汉明距离，值越小两张图片相似度越高