基于MATLAB多特征融合的智能图像检索系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过颜色分布、纹理特征及边界轮廓等多维视觉特征融合，构建特征数据库，实现图像的高效相似性检索。用户上传查询图像后，系统自动比对数据库并返回最相关结果。

详 情 说 明

基于多特征融合的MATLAB智能图像检索系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的智能图像检索系统，通过融合多维视觉特征实现对图像数据库的高效精准检索。系统能够自动提取图像的颜色分布、纹理结构和形状轮廓等多种特征，建立综合特征数据库。用户提交查询图像后，系统通过相似度计算与匹配分析，快速返回最相似的图像结果，并提供详细的可视化对比和特征分析报告。

功能特性

• 多特征融合检索：结合颜色直方图、颜色矩、LBP纹理特征、Gabor滤波器响应、Canny边缘和Hough变换形状分析等多种特征
• 灵活检索模式：支持基于颜色、纹理、形状的单一或组合检索模式
• 参数可配置：用户可调整特征权重、相似度阈值和返回结果数量等参数
• 直观结果展示：提供相似度排序列表和查询图像与检索结果的网格对比视图
• 详细特征分析：输出各图像的特征向量对比数据和匹配过程详情

使用方法

1. 准备图像数据库：将所有待检索图像放入指定文件夹
2. 设置检索参数：配置特征权重、相似度阈值等参数（可使用默认设置）
3. 选择查询图像：指定需要检索的源图像文件路径
4. 执行检索操作：运行系统开始特征提取和相似度匹配计算
5. 查看检索结果：系统将显示相似图像列表、可视化对比图和特征分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型图像数据库时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据读取与预处理、多种视觉特征（颜色、纹理、形状）的提取与融合、特征数据库的构建与管理、相似度计算与排序算法的执行，以及检索结果的可视化展示与报告生成功能。该文件整合了所有特征分析模块，为用户提供完整的图像检索解决方案。