MATLAB图像特征分析系统：直方图比对与颜色聚类技术实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用comparehist函数计算图像直方图巴氏距离评估颜色相似度，并结合C均值聚类算法（xuefu模块）实现服装图像的特征提取与相似性分析。

详 情 说 明

基于直方图比对与颜色聚类的图像特征分析系统

项目介绍

本项目是一个面向服装图像分析的综合性图像处理工具。系统集成了直方图相似性比对、智能颜色聚类和结构化特征提取三大核心功能，旨在为服装图像的检索、分类和特征分析提供可靠的数据支持。通过计算图像的颜色分布相似度、自动归纳主色调以及生成颜色一致性向量，系统能够有效评估图像间的视觉相似性并提取关键颜色特征。

功能特性

• 直方图相似性分析：利用巴氏距离量化两幅图像颜色分布的相似程度，输出0-1范围的相似度得分
• 智能颜色聚类：采用C均值聚类算法对图像颜色进行自动分类，识别图像中的主色调分布
• 特征向量提取：生成颜色一致性向量（CCV），将图像颜色信息转化为结构化特征矩阵
• 结果可视化：提供聚类效果图和特征分布图的直观展示
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

基本操作流程

1. 图像输入：准备需要分析的彩色服装图像文件
2. 参数设置：

- 聚类数目k值（用于C均值聚类） - 颜色量化阈值（用于特征向量提取）

1. 执行分析：运行主程序开启图像处理流程
2. 结果获取：查看相似度得分、聚类中心、特征向量和可视化图表

核心功能调用

• 图像比对：输入两幅图像路径，获取巴氏距离相似度评分
• 颜色聚类：指定聚类数目k，获得聚类中心坐标和像素分类标签
• 特征提取：设置量化阈值，生成N×M维颜色一致性特征矩阵

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上RAM
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心处理流程，实现了图像读取与格式验证、直方图计算与巴氏距离相似度评估、基于C均值算法的颜色聚类分析、颜色一致性向量的提取与构建，以及聚类结果和特征分布的可视化展示功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作并输出最终分析结果。