Google 以图搜图 – 相似图片搜索原理 – Java实现

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前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了。

Google “相似图片搜索”:你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。

打开Google图片搜索页面:

点击使用上传一张angelababy原图:

点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面。如:

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,实现相似图片搜素的关键技术叫做”感知哈希算法”(Perceptualhash 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。

以下是一个最简单的Java实现:

预处理:读取图片

File inputFile = newFile(filename); BufferedImage sourceImage = ImageIO.read(inputFile);//读取图片文件

第一步,缩小尺寸。

将图片缩小到8×8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。

int width= 8;intheight = 8;// targetW,targetH分别表示目标长和宽int type= sourceImage.getType();// 图片类型BufferedImagethumbImage = null;double sx= (double) width / sourceImage.getWidth();double sy= (double) height / sourceImage.getHeight();
// 将图片宽度和高度都设置成一样,以长度短的为准if (b) {      if(sx > sy) {            sx= sy;            width= (int) (sx * sourceImage.getWidth());      }else {            sy= sx;            height= (int) (sy * sourceImage.getHeight());      }}// 自定义图片if (type== BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmade     ColorModelcm = sourceImage.getColorModel();     WritableRasterraster = cm.createCompatibleWritableRaster(width,height);     booleanalphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied();     thumbImage= new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null); } else {     // 已知图片,如jpg,png,gif     thumbImage= new BufferedImage(width, height, type);}// 调用画图类画缩小尺寸后的图Graphics2Dg = target.createGraphics();//smoother than exlax:g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY);g.drawRenderedImage(sourceImage,AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy));g.dispose();

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。

int[]pixels = new int[width * height];for (inti = 0; i < width; i++) {      for(int j = 0; j < height; j++) {            pixels[i* height + j] = rgbToGray(thumbImage.getRGB(i, j));      }}/** * 灰度值计算 * @param pixels 彩色RGB值(Red-Green-Blue 红绿蓝) * @return int 灰度值 */public static int rgbToGray(int pixels) {       // int _alpha =(pixels >> 24) & 0xFF;       int _red = (pixels >> 16) & 0xFF;       int _green = (pixels >> 8) & 0xFF;       int _blue = (pixels) & 0xFF;       return (int) (0.3 * _red + 0.59 * _green + 0.11 * _blue);}

第三步,计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

int avgPixel= 0;int m = 0;for (int i =0; i < pixels.length; ++i) {      m +=pixels[i];}m = m /pixels.length;avgPixel = m;

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。

int[] comps= new int[width * height];for (inti = 0; i < comps.length; i++) {    if(pixels[i] >= avgPixel) {        comps[i]= 1;    }else {        comps[i]= 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。

 =  = 8f373714acfcf4d0

StringBufferhashCode = new StringBuffer();for (inti = 0; i < comps.length; i+= 4) {      intresult = comps[i] * (int) Math.pow(2, 3) + comps[i + 1] * (int) Math.pow(2, 2)+ comps[i + 2] * (int) Math.pow(2, 1) + comps[i + 2];      hashCode.append(binaryToHex(result));//二进制转为16进制}StringsourceHashCode = hashCode.toString();

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”(Hammingdistance)。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。

int difference = 0;int len =sourceHashCode.length();       for (inti = 0; i < len; i++) {   if(sourceHashCode.charAt(i) != hashCode.charAt(i)) {       difference++;   }}

你可以将几张图片放在一起,也计算出他们的汉明距离对比,就可以看看两张图片是否相似。

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。

以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来,想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。

提供源码下载,源码下载链接:http://download.csdn.net/detail/luohong722/3965112 

参考链接:神奇的图像处理算法11款相似图片搜索引擎推荐,以图搜图将不再是难事http://insidesearch.blogspot.com/2011/07/teaching-computers-to-see-image.html

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