CN107967478A - 一种简化dct像素灰度图片相似判定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法，将图片缩减为像素32*32的像素，通过DCT变换，减小8*8的计算过程，得到每个像素的DCT值，通过对比DCT值的均值，得到散列。本发明通过DCT的变换，减小8*8的计算过程，过滤了纯色信息，进一步提高了细节的表述，相似判断率在40％左右，虽然牺牲了相似判断率，但是降低了计算量，节省一部分时间成本。

Description

一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法。
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，排除不相似的图片，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，但是如果对灰度平均值做对比的话，显示的细节比较少，判断相似程度的成功率偏低，大概在33％左右，最后需要人工做判断，工作量稍大。
为了克服上述问题，申请人在另一篇专利里，对细节做了DCT处理，增加了细节表述，但是无形中，增加了计算量。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法。
本发明提供的一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法，包括以下步骤：
第一步：缩小图片尺寸
将图片缩小至像素为32x32大小，减小DCT计算。
第二步：将图片降低到灰度
将图片降低到32级灰度，灰度级别要与图片尺寸大小一致，以消除缩放的影响。
第三步：计算DCT
通过DCT算法，将图片分为频率和标量的集合。
第四步：减少DCT
去掉左上角8x8数据，所述8x8数据为其代表图中最低的频率。
第五步：计算DCT的平均值
计算平均DCT值，去掉8×8DCT低频值，不包括第一项，因为DC系数如果与其他值有显着差异，并会使平均值下降，从最低的第二个开始的低二维DCT系数，省略了第一个DC项，可以排除完全平坦的图像信息，即纯色，减少计算量。
第六步：对比DCT的平均值
每个DCT值与DCT的均值对比，高于为1，低于为0。
第七步：散列
将DCT值按一定顺序散列，组成一个由0，1组成的整数散列。
第八步：散列对比
对比不同图片的散列，得到有多少位不同；小于5则为相似或相同照片。
有益效果：本发明通过DCT的变换，减小8*8的计算过程，过滤了纯色信息，进一步提高了细节的表述，相似判断率在40％左右，虽然牺牲了相似判断率，但是降低了计算量，节省一部分时间成本。
附图说明
图1本发明简化DCT像素灰度图片相似判定方法压缩图片示意图。
图2本发明简化DCT像素灰度图片相似判定方法灰度转换示意图。
具体实施方式
实施例：
如图1和图2所示，第一步：缩小图片尺寸：将图片缩小至像素为32x32大小，减小DCT计算。
第二步：将图片降低到灰度：将图片降低到32级灰度，灰度级别要与图片尺寸大小一致，以消除缩放的影响。
第三步：计算DCT：通过DCT算法，将图片分为频率和标量的集合。
第四步：减少DCT：去掉左上角8x8数据，所述8x8数据为其代表图中最低的频率。
第五步：计算DCT的平均值：计算平均DCT值，去掉8×8DCT低频值，不包括第一项，因为DC系数如果与其他值有显着差异，并会使平均值下降，从最低的第二个开始的低二维DCT系数，省略了第一个DC项，可以排除完全平坦的图像信息，即纯色，减少计算量。
第六步：对比DCT的平均值：每个DCT值与DCT的均值对比，高于为1，低于为0。
第七步：散列：将DCT值按一定顺序散列，组成一个由0，1组成的整数散列。
第八步：散列对比：对比不同图片的散列，得到有多少位不同；小于5则为相似或相同照片。

Claims (1)

1.一种简化DCT像素灰度图片相似判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：缩小图片尺寸
将图片缩小至像素为32x32大小，减小DCT计算；
第二步：将图片降低到灰度
将图片降低到32级灰度，灰度级别要与图片尺寸大小一致，以消除缩放的影响；
第三步：计算DCT
通过DCT算法，将图片分为频率和标量的集合；
第四步：减少DCT
去掉左上角8x8数据，所述8x8数据为其代表图中最低的频率；
第五步：计算DCT的平均值
计算平均DCT值，去掉8×8DCT低频值，不包括第一项，因为DC系数如果与其他值有显着差异，并会使平均值下降，从最低的第二个开始的低二维DCT系数，省略了第一个DC项，可以排除完全平坦的图像信息，即纯色，减少计算量；
第六步：对比DCT的平均值
每个DCT值与DCT的均值对比，高于为1，低于为0；
第七步：散列
将DCT值按一定顺序散列，组成一个由0，1组成的整数散列；
第八步散列对比
对比不同图片的散列，得到有多少位不同；小于5则为相似或相同照片。
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