Haar Wavelet Hash
Haar-Wavelet-Hashing wendet die Haar-Wavelet-Transformation an, um niedrigfrequente Merkmale eines Bildes/Signals vor dem Hashen zu extrahieren; verwendet für perceptual hashing und Bildähnlichkeitsvergleich.
Zweck
Liefert einen gegenüber Skalierung und Kompression robusten perceptual Hash für die Bildsuche; ähnliche Bilder ergeben ähnliche Hashes.
Mechanismus
Die Haar-Transformation wird auf das Bild angewendet; die Niederfrequenzkoeffizienten (sie erfassen die Gesamtstruktur) werden zu einer binären Bitfolge als perceptual Hash quantisiert. Ähnliche Bilder haben nahe Niederfrequenzkoeffizienten, ihre Hashes liegen in kleiner Hamming-Distanz.
Anwendungsfälle
- Perceptual Image-Hashing
- Bildähnlichkeitssuche
- Urheberrechtserkennung