均值哈希用于图像检索（matlab）

ImageHash-一种用于产生感知图像哈希PHP库

图像检索的未来之路，图像检索开始受很多人喜欢和喜爱

生成图像块：通过随机将一副图的某些块区域用块的均值替代的方法来生成图像块。这种方法可以用于图像数据的处理和分析，通过替代块的均值，可以实现图像数据的简化和降噪处理。生成的图像块可以应用于图像处理算法的

中值滤波 均值滤波 高斯滤波用于图像去噪 效果良好 对于噪声的去除有很大的帮助

大数据时代的到来，快速而准确的索引算法对信息检索至关重要。针对基于随机投影构成的单表哈希检索方法导致搜索性能低的问题，提出一种基于主成分的多表图像哈希检索方法。为了得到高效的哈希编码保证不同语义样本特

传统监督哈希方法将图像学习的手工特征或机器学习特征和二进制码的单独量化步骤分开，并未很好地控制量化误差，并且不能保证生成哈希码的平衡性。为了解决这个问题，提出了新的多尺度平衡深度哈希方法。该方法采用多

模糊C均值聚类图像分割算法的matlab实现，，模糊C均值聚 算法 matlab实现 。图像研究的

图像处理的基础函数，在此基础上可以完成双，多尺度滤波函数的编写，适合有一定图像处理基础的人员下载使用。

此主要介绍MATLAB几本功能，以及在MATLAB中，主要用于图像处理的命令。

用于图形处理的一些MATLAB程序，主要是聚类算法