一个基于内容的图像检索例程

资 源 简 介

一个基于内容的图像检索例程

详 情 说 明

基于内容的图像检索技术能够根据图像的特征进行高效搜索和匹配，其核心在于特征提取和相似度计算。本方案整合了多种机器学习与信号处理方法，形成一套完整的检索流程。

特征提取阶段采用多模态策略：首先通过MATLAB计算图像的纹理特征，如LBP或灰度共生矩阵，捕捉视觉模式；随后使用负熵最大的独立分量分析（ICA）对特征降维，消除冗余信息。波束成形技术则用于处理多通道图像数据，通过BER计算评估信号质量。

回归与分类模块提供灵活选择：逐步线性回归可筛选关键特征，最小二乘法优化参数拟合；SVM通过核函数处理非线性分类问题，神经网络适用于复杂特征映射，而k近邻法实现简单高效的相似度匹配。系统支持参数自定义，例如调整波束成形的天线阵列参数或神经网络的隐藏层结构。

该方案的优势在于将信号处理（如波束成形）与传统机器学习结合，既保留图像的物理层特性，又通过高阶算法提升检索精度，适用于医学影像、遥感等专业领域。