基于Gist特征和位置敏感的哈希算法LSH实现图像检索

于 2023-06-28 22:07:01 发布
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文章标签： 哈希算法 算法 散列表 matlab
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本文介绍了通过结合Gist特征和局部敏感哈希（LSH）算法在MATLAB中实现图像检索的过程。利用MATLAB的Image Processing Toolbox提取图像的Gist特征，然后在LSH索引中存储哈希桶，实现相似图像的快速查找。通过LSH_hash()函数计算哈希值，完成相似图像的匹配，该方法在图像检索中具有高效率和准确性。

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基于Gist特征和位置敏感的哈希算法LSH实现图像检索

LSH（Locality Sensitive Hashing）是一种快速图像检索的技术，它采用了哈希函数的思想，将相似的图像映射到相同的哈希桶中，从而实现快速查找。而Gist（简单边缘直方图）则是一种针对图像的特征提取算法，能够提取图像的大量信息。

本文将介绍一种使用Gist特征与位置敏感哈希算法LSH实现图像检索的方法，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要通过MATLAB的Image Processing Toolbox来提取图像的Gist特征。下面是代码示例：

img = imread('image.jpg'); %读取图像
gist = imr
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