基于MATLAB的子块分割与特征量化图像检索系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现内容基图像检索系统，通过子块分割和特征量化技术，支持用户上传查询图像并快速从数据库中匹配相似图像。系统包含完整的图像预处理、特征提取和相似性计算流程。

详 情 说 明

基于子块分割与特征量化的MATLAB图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的内容基图像检索（CBIR）系统，利用图像子块分割与局部特征量化技术，支持用户通过上传查询图像，从预设图像数据库中快速检索出视觉内容最相似的图片。系统通过分割图像为小块、提取代表性特征、构建特征数据库并进行相似度匹配，实现对自然图像的高效检索与可视化展示。

功能特性

• 多格式图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的彩色或灰度查询图像
• 智能图像分割：采用自定义子块分割技术，提升局部特征提取的鲁棒性
• 高效特征量化：通过局部特征量化技术将图像特征转换为紧凑表示
• 灵活参数配置：可调整分割块大小、特征维度、相似度阈值等关键参数
• 多结果展示：以网格形式展示top-k相似图像（k可配置），附带相似度评分
• 详细检索报告：提供查询信息、检索耗时、匹配特征数量等统计信息
• 可视化对比：支持查询图像与检索结果的并排对比展示

使用方法

1. 准备图像数据库（至少1000张规格化图像）
2. 运行系统主程序
3. 上传查询图像或选择示例图像
4. 设置相关参数（分割块大小、特征维度、返回结果数量等）
5. 执行检索操作
6. 查看检索结果、相似度评分和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制枢纽，负责全局流程的调度与管理，具体实现了以下核心功能：系统初始化与参数配置、图像数据库的特征提取与索引构建、查询图像的预处理与特征计算、基于距离度量的相似性匹配算法执行、检索结果的排序与可视化展示，以及最终生成包含详细统计信息的检索报告。