La verificación es uno de los pasos fundamentales en la fabricación de circuitos integrados (ICs) debido a los diversos defectos y troyanos de hardware maliciosos (HTs). En la mayoría de los casos, la efectividad de la detección depende de la calidad de las imágenes de muestra de los ICs. Sin embargo, las imágenes de alta precisión y sin ruido son difíciles de capturar debido a la precisión mecánica, errores manuales e interferencias ambientales. En este documento, se propone un enfoque efectivo para procesar los datos de imágenes de baja calidad de los ICs. Nuestro enfoque puede categorizar con éxito las imágenes parciales de varios ICs con baja resolución y varios ruidos. El enfoque propuesto extrae los componentes de textura de alta frecuencia (HFTC) de las imágenes y construye un gráfico con la correlación entre las características. Posteriormente, se realiza el agrupamiento espectral para obtener los indicadores finales de agrupamiento. Las imágenes de baja calidad de los ICs pueden ser categorizadas con éxito por el enfoque propuesto, lo que proporcionará una base de datos para las siguientes tareas de verificación. Para evaluar la efectividad del enfoque propuesto, se realizan varios experimentos en los conjuntos de datos simulados, que son generados corrompiendo los datos del mundo real en diferentes condiciones. Los resultados del agrupamiento revelan que nuestro enfoque puede lograr el mejor rendimiento con buena estabilidad en comparación con los baselines.