哈希在图像搜索中发挥着关键作用，可实现图像的高效存储、检索和比较。其核心是将复杂的图像数据转换为固定长度的数字或二进制代码（即哈希），这些代码充当紧凑的指纹。通过将高维像素数据简化为易于管理的数值，这些哈希简化了图像比较过程。例如，感知哈希（pHash）算法可以生成一个 64 位哈希来表示图像的视觉特征，从而系统能够快速识别图像之间的相似性，而无需处理原始像素数据。这对于重复检测、反向图像搜索或基于内容的推荐等任务至关重要。
哈希在图像搜索中的主要优势在于速度。直接比较原始图像数据（例如，逐像素或使用复杂特征向量）在规模化时计算成本高昂。哈希将问题简化为比较紧凑的代码，这可以通过 Hamming 距离（对于二进制哈希）或哈希表中的最近邻搜索等技术在恒定时间内完成。例如，存储数百万图像的系统可以在数据库中索引其哈希，通过将输入图像的哈希与预计算的哈希进行比较来查找视觉上相似的图像。Facebook 的 PDQ Hash 或 Google 的 Neural Hash 等工具利用这种方法，即使在大型数据集下也能实现实时搜索。
哈希还解决了可扩展性和噪声容忍度的问题。传统的精确哈希（例如 MD5）不适合图像搜索，因为图像中的微小变化（例如，压缩、调整大小）会导致截然不同的哈希。相反，感知哈希算法侧重于鲁棒的特征，例如边缘、颜色分布或纹理模式。例如，经过滤镜编辑的照片的哈希可能与原始照片略有不同，但它们哈希之间的差异（通过 Hamming 距离测量）仍然足够小，足以表明匹配。这种效率和准确性之间的平衡使得哈希成为版权执行（平台需要快速识别重复图像）或电子商务（用户使用视觉查询搜索产品）等应用的基础技术。
