[发明专利]一种侵权图片快速识别方法

权利要求书

1.一种侵权图片快速识别方法，其特征在于，包括：

步骤A)：读取图片库中的图片作为待测图片，对待测图片进行预处理；

步骤B)：提取预处理后的待测图片与版权图片的直方图，计算直方图相似度，若版权图片的直方图与待测图片直方图的相似度大于第一阈值，则判定预处理后的待测图片为重点图片，并进入步骤C)，若直方图相似度小于第一阈值，则读取下一张待测图片；

步骤C)：将重点图片与版权图片划分为N×M的网格，分别获取重点图片与版权图片的特征网格，比较特征网格内图像相似性，获取相似特征网格，

将相似特征网格数量大于网格数阈值的重点图片作为疑似侵权图片，若相似特征网格数量小于网格数阈值，则返回步骤A)读取下一张待测图片；

步骤D)：计算疑似侵权图片的灰度图与版权图片的灰度图的相似度，将相似度大于阈值的疑似侵权图片判定为侵权图片，若相似度小于阈值，则返回步骤A)读取下一张待测图片；

所述步骤B)：提取预处理后的待测图片与版权图片的直方图，获取版权图片与预处理后的待测图片的直方图数据，计算直方图相似度的方法包括：

将直方图数据进行归一化处理，计算版权图片的直方图与预处理后的待测图片直方图的相似度ρ(p,p′)：

其中，p(i)为版权对比图片的直方图每个数据点的数据，p′(i)为预处理后的待测图片的直方图每个数据点的数据；

若ρ(p,p′)≥σ₁，即版权图片的直方图与待测图片直方图的相似度大于第一阈值，则判定预处理后的待测图片为重点图片，并进入步骤C)；

若ρ(p,p′)σ₁，则读则返回步骤A)读取下一张待测图片，

其中，σ₁为第一阈值；

步骤C)包括：

步骤C1)：获取重点图片与版权图片的灰度图；

步骤C2)：将重点图片与版权图片划分为N×M的网格，分别计算重点图片与版权图片的每个网格中图片灰度值的方差；将灰度值方差大于第二阈值的网格作为特征网格，对比重点图片的特征网格与版权图片的特征网格的图像相似度；若特征网格的图像相似度大于第三阈值，则判定为相似特征网格；

步骤C3)：将相似特征网格数量大于网格数阈值的重点图片作为疑似侵权图片，若相似特征网格数量小于网格数阈值，则返回步骤A)读取下一张待测图片；

步骤C3)包括：

重点图片的特征网格包括P₁，P₂，…，P_n；

版权图片的特征网格包括Q₁，Q₂，…，Q_m；

计算重点图片的特征网格P_n与版权图片的特征网格Q_m的图像相似度：

其中，W_f为特征网格宽度，H_f为特征网格高度，P_i(x,y)为重点图片的特征网格内每个像素的灰度值，Q_j(x,y)为 版权图片的特征网格内每个像素的灰度值；对每一个重点图片的特征网格都与版权图片的特征网格进行相似度对比，获取相似特征网格数量；

若α≥σ₃，则判定为相似特征网格，若ασ₃，则判定为非相似特征网格，其中，σ₃为第三阈值；

步骤D)包括：

步骤D1)：获取疑似侵权图片与版权图片的灰度图，分别计算疑似侵权图片的灰度图的灰度平均值a与版权图片的灰度图的灰度平均值a′；

步骤D2)：根据灰度平均值确定二值化矩阵的阈值，将图片转化为二值图，计算图片哈希值；

步骤D2)计算二值化矩阵的阈值的方法包括：

将灰度图中灰度值大于或等于A_ref的元素置为1，将灰度值小于A_ref的元素置为0，根据二值化矩阵获得疑似侵权图片与版权图片的哈希值；

步骤D3)：计算疑似侵权图片与版权图片的哈希值的汉明距离，获取疑似侵权图片与版权图片的相似度：

其中，H为疑似侵权图片与版权图片的哈希值的汉明距离；若相似度大于设定阈值，则疑似侵权图片判定为侵权图片，若相似度小于阈值，则返回步骤A)读取下一张待测图片。

2.根据权利要求1所述的一种侵权图片快速识别方法其特征在于，步骤A)中对待测图片进行预处理的方法包括：

步骤A1)：预设若干个预设尺寸，将版权图像分别按预设尺寸缩放后保存；

步骤A2)：读取待测图片的尺寸，将待测图片缩放到与其尺寸最接近的预设尺寸。