基于欧拉-熵向量图像检索与相似性匹配的MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了高效的图像检索与相似性匹配功能。通过提取图像的欧拉特征向量与熵值，构建欧拉-熵特征向量，并利用马氏距离进行相似性计算。系统支持构建特征数据库，可快速匹配查询图像，适用于图像分类与检索场景。

详 情 说 明

基于欧拉-熵向量的图像检索与相似性匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种基于欧拉-熵向量的高效图像检索系统。系统通过提取图像的欧拉特征向量并融合熵值特征，构建独特的欧拉-熵特征表达。采用马氏距离进行相似度匹配，能够有效检索与查询图像最相似的数据库图像，并提供直观的可视化展示和分析报告。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等多种常见图像格式，支持RGB和灰度图像处理
• 特征融合技术：结合欧拉特征和熵值计算，形成 discriminative 特征向量
• 智能相似度匹配：基于马氏距离算法，充分考虑特征间的相关性
• 可视化展示：提供检索结果网格视图和特征分析图表
• 参数可配置：支持距离阈值、检索数量等参数灵活调整

使用方法

1. 准备图像数据库：将待检索图像存放于指定文件夹
2. 设置查询参数：输入查询图像路径，配置马氏距离阈值和检索数量限制
3. 执行检索操作：系统自动提取特征并计算相似度
4. 查看结果：获取相似度排序列表、可视化结果和特征分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件集成了系统的三大核心功能：首先完成图像预处理与特征提取，将输入的原始图像转换为欧拉-熵特征向量；继而实现相似度匹配计算，通过马氏距离算法在特征数据库中进行检索排序；最终生成并展示多维度的输出结果，包括相似图像列表、可视化对比界面以及特征分析报告。该文件作为系统的主要入口，协调各模块间的数据流转与业务逻辑。