差異哈希算法

差異哈希算法（以下簡稱DHA）是哈希算法的一類，主要用來做相似圖片的搜尋工作。

DHA是一類比較哈希方法的統稱。圖片所包含的特徵被用來生成一組指紋（不過它不是唯一的）,而這些指紋是可以進行比較的。

下面是簡單的步驟，來說明對圖像進行DHA的運算過程 ：

第一步，縮小圖片。

最快速的去除高頻和細節，只保留結構明暗的方法就是縮小尺寸。

將圖片縮小到9x8的尺寸，總共72個像素。摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。

第二步，簡化色彩。

將縮小後的圖片，轉為64級灰度。也就是說，所有像素點總共只有64種顏色。

第三步，計算差異值。

對矩陣的每一行進行如下操作：相鄰的兩個元素進行相減（左邊元素減右邊元素），得出8個不同的差異值，這樣總共得到64個差異值。

第四步，對差異值進行處理，若為正數或0，則記得為1；若為負數，記為0。

第五步，將64個結果結合在一起就得到一個哈希值（每張圖像的64個值組合順序要一致），這就是圖像的“指紋”。

相比PHA,DHA的速度要快的多，相比AHA，DHA在效率幾乎相同的情況下的效果要更好，因為DHA是基於漸變實現的。

這種指紋算法不僅可以套用與圖片搜尋，同樣適用於其他多媒體形式。