基于MATLAB的图像内容检索系统：纹理与颜色特征分析

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于图像内容检索的系统，通过提取LBP/GLCM纹理特征和RGB/HSV颜色直方图构建特征库。支持用户上传查询图像，自动进行相似度匹配并返回排序结果。适用于图像分类、数字资产管理等场景。

详 情 说 明

基于纹理特征与颜色直方图的图像内容检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于内容的图像检索（CBIR）系统。系统通过提取图像的纹理特征（局部二值模式LBP、灰度共生矩阵GLCM）和颜色直方图特征（RGB/HSV空间分布），构建图像特征数据库。用户上传查询图像后，系统将自动计算其特征并与数据库中的图像进行相似度匹配，返回按相似度排序的检索结果。该系统适用于图像分类、相似图像查找等应用场景。

功能特性

• 多特征融合检索：结合图像的纹理特征（LBP、GLCM对比度/熵值）和颜色特征（RGB/HSV直方图）进行综合相似度评估
• 灵活的参数配置：支持调整纹理特征与颜色直方图特征的权重比例，默认采用1:1均衡加权
• 混合相似度算法：采用欧氏距离与余弦相似度融合算法进行特征匹配，提高检索精度
• 可视化结果展示：提供检索结果列表、Top5图像对比展示、以及可选的特征分析图表
• 多格式支持：支持JPG/PNG格式的图像数据库和查询图像输入

使用方法

1. 准备图像数据库：将需要建立检索库的JPG/PNG格式图像放入指定文件夹
2. 构建特征数据库：运行系统，自动提取并存储所有图像的纹理和颜色特征
3. 执行图像检索：上传查询图像，系统自动计算相似度并返回排序结果
4. 查看检索结果：系统将显示相似图像列表、Top5结果对比图，并可查看特征分析曲线
5. 调整参数：根据检索需求，可灵活调整纹理/颜色特征的权重比例

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大型图像数据库）
• 支持JPG/PNG格式图像读写

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据的读取与预处理、特征提取算法的调用与执行、多特征权重的配置与融合计算、相似度匹配与排序逻辑的实现，以及最终检索结果的可视化展示输出。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块协同工作，完成从图像输入到结果输出的完整检索流程。