MATLAB实现多特征图像检索系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过提取图像的颜色直方图与边缘直方图构建多特征向量，实现高效的内容检索功能。支持用户上传查询图像，系统自动计算特征相似度并返回Top-K匹配结果，适用于图像管理与检索场景。

详 情 说 明

基于颜色直方图与边缘直方图的多特征图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于内容的图像检索系统。系统通过结合图像的颜色直方图特征和边缘直方图特征，构建能够全面描述图像内容的综合特征向量。用户上传查询图像后，系统通过计算该图像与数据库中所有图像的特征相似度，返回最相似的Top-K个检索结果。本系统集成了特征提取、相似度匹配和结果可视化三大核心模块，为用户提供直观友好的检索界面和详尽的结果对比分析。

功能特性

• 多特征融合检索：采用颜色直方图与边缘直方图相结合的多特征检索策略，提升检索精度。
• 灵活参数配置：支持相似度阈值、返回结果数量、颜色/边缘特征权重等关键参数的自定义设置。
• 综合相似度评估：基于加权相似度匹配算法，计算查询图像与库中图像的综合相似度得分。
• 结果可视化展示：提供检索结果图像列表、相似度得分，以及查询图像与Top3结果图像的特征直方图对比视图。
• 性能统计分析：自动生成检索准确率、查全率和系统响应时间等性能指标报告。

使用方法

1. 准备图像数据库：确保图像库文件夹包含至少100张预处理的JPG、PNG或BMP格式标准图像。
2. 设置系统参数：在程序界面或配置中设定相似度阈值、返回结果数量（K值）以及颜色与边缘特征的权重比例。
3. 上传查询图像：选择或拖拽一张彩色图像文件作为查询图像。
4. 执行检索：启动检索流程，系统将自动完成特征提取与匹配计算。
5. 查看与分析结果：在结果界面浏览检索到的图像序列、相似度数值、特征对比图及性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，用于处理大型图像库的特征计算与匹配。

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口与用户交互界面，其核心功能包括：响应用户操作以启动检索流程；调度并执行图像颜色特征与边缘特征的提取任务；管理图像数据库的读取与特征数据的存储；调用相似度计算模块进行特征匹配与排序；控制检索结果的可视化输出，包括展示结果图像、相似度得分、特征对比直方图以及生成性能分析报告。