CN107832473A - 一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。将源图片分为M个N*N矩阵;第二步:将对比图片与源图片对比拉伸或缩放:A’=(横向像素源图片/横向像素对比图片)A,B’=(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B;第三步:将变换后的对比图片分为M个N*N矩阵;第四步:将源图片、变换后的对比图片的所有N*N矩阵的元素,按照灰度赋值,从低到高依次为0,1……N‑1;其中,0代表白色;N‑1代表黑色;第五步:按顺序,对比M与M’内的元素灰度值,得到每个M与M’的相似比例;第六步:根据第五步得到的相似比例,计算得到源图片与对比图片的相似度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。
背景技术
随着知识产权得到社会的重视,知识产权纠纷也越来越多,图片作为知识产权的重要组成部分,侵权行为频发,但是图片权利人很难发现侵权行为,导致图片权利人维权困难。目前,全网爬虫技术可以获取海量的图片信息,但是如何在海量的图片信息中筛选与图片权利人相似的图片,是个需要解决的问题。以目前的技术,很难用计算机的方法直接对图片进行侵权判断,但是可以筛选海量图片,为人工判断节省大量筛选图片的人工时间成本。
为解决上述问题,申请人申请了名称为“一种图片相似判定方法”,申请号为“2017111545551”,该方法通过将两个图片进行灰度的对比,减小了彩色信息的处理量;对图片进行矩阵与灰度同阶划分,可以满足相同照片,按比例调整色彩,按比例扩缩等操作之后的照片相似判断,但是有些图片为了满足使用需要,并非都是按比例扩缩,而是非等比例变换,这样判断的结果是很不准确的。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法。
本发明提供的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法,包括以下步骤:
第一步:将源图片分为M个N*N矩阵,按顺序标记1,2,3,……M。
第二步:将对比图片与源图片对比拉伸或缩放:A’=(横向像素源图片/横向像素对比图片)A,B’=(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B,其中,A’为变换后的对比图片长度,A为源图片长度,B’为变换后的对比图片宽度,B为源图片宽度。
第三步:将对比图片分为M个N*N矩阵,按顺序标记1’,2’,3’,……M’。
第四步:将源图片、对比图片的所有N*N矩阵的元素,按照灰度赋值,从低到高依次为0,1……N-1;其中,0代表白色;N-1代表黑色。
第五步:按顺序,对比M与M’内的元素灰度值,得到每个M与M’的相似比例。
第六步:根据第五步得到的相似比例,计算得到源图片与对比图片的相似度。
优选的,所述M为16、64或128。
优选的,所述N为16、64或128。
有益效果:本发明通过将对比文件还原成源文件等比例大小,解决非等比例拉伸后的图片相似度的问题。
附图说明
图1本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法源图片(左)对比图片(右)。
图2本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法源图片(左)变换后的对比图片(右)。
图3本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法分割示意图。
图4本发明非等比例拉伸后的图片相似判定方法线条化赋值示意图。
具体实施方式
实施例:本实施例将M、N的取值为4,包括以下步骤:
如图1、图2,图3,第一步:将源图片分为4个4*4矩阵,按顺序标记1,2,3,……4。
第二步:将对比图片与源图片对比拉伸或缩放:A’=(横向像素源图片/横向像素对比图片)A,B’=(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B,其中,A’为变换后的对比图片长度,A为源图片长度,B’为变换后的对比图片宽度,B为源图片宽度。
第三步:将对比图片分为9个9*9矩阵,按顺序标记1’,2’,3’,……9’。
如图4,第四步:将源图片、变换后的对比图片的所有9*9矩阵的元素,按照灰度赋值,从低到高依次为0,1……8;其中,0代表白色;8代表黑色。
第五步:按顺序,对比9与9’内的元素灰度值,得到每个9与9’的相似比例,依次是100%,100%,100%,100%,0,100%,100%,0,100%。
第六步:根据第五步得到的相似比例,计算得到源图片与对比图片的相似度;7/9=77.8%。
Claims (3)
1.一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步:将源图片分为M个N*N矩阵,按顺序标记1,2,3,……M;
第二步:将对比图片与源图片对比拉伸或缩放:A’=(横向像素源图片/横向像素对比图片)A,B’=(纵向像素源图片/纵向像素对比图片)B,其中,A’为变换后的对比图片长度,A为源图片长度,B’为变换后的对比图片宽度,B为源图片宽度;
第三步:将变换后的对比图片分为M个N*N矩阵,按顺序标记1’,2’,3’,……M’;
第四步:将源图片、变换后的对比图片的所有N*N矩阵的元素,按照灰度赋值,从低到高依次为0,1……N-1;其中,0代表白色;N-1代表黑色;
第五步:按顺序,对比M与M’内的元素灰度值,得到每个M与M’的相似比例;
第六步:根据第五步得到的相似比例,计算得到源图片与对比图片的相似度。
2.根据权利要求1所述的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法,其特征在于,所述M为16、64或128。
3.根据权利要求1所述的一种非等比例拉伸后的图片相似判定方法,其特征在于,所述N为16、64或128。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109670072A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-04-23 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种基于间隔提取的商标相似度比较方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102289833A (zh) * | 2011-08-30 | 2011-12-21 | 北京瑞信在线***技术有限公司 | 自动分割图片的方法和装置 |
CN103295217A (zh) * | 2012-03-01 | 2013-09-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图片信息处理方法以及装置 |
JP5344563B2 (ja) * | 2008-12-11 | 2013-11-20 | キヤノン株式会社 | 撮像装置及びそのズーム制御方法 |
CN104598802A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于拼图的校验方法和*** |
CN104732485A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 深圳市深图医学影像设备有限公司 | 一种数字化x线图像的拼接方法及*** |
CN106156726A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-23 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹图像的增强方法和装置 |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5344563B2 (ja) * | 2008-12-11 | 2013-11-20 | キヤノン株式会社 | 撮像装置及びそのズーム制御方法 |
CN102289833A (zh) * | 2011-08-30 | 2011-12-21 | 北京瑞信在线***技术有限公司 | 自动分割图片的方法和装置 |
CN103295217A (zh) * | 2012-03-01 | 2013-09-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图片信息处理方法以及装置 |
CN104598802A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于拼图的校验方法和*** |
CN104732485A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 深圳市深图医学影像设备有限公司 | 一种数字化x线图像的拼接方法及*** |
CN106156726A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-23 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹图像的增强方法和装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109670072A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-04-23 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种基于间隔提取的商标相似度比较方法 |
CN109670072B (zh) * | 2018-11-01 | 2022-08-05 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种基于间隔提取的商标相似度比较方法 |
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