MATLAB实现的Bag of Features图像检索系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用Bag of Features算法构建图像检索系统，通过提取图像局部特征、构建视觉词典及特征向量匹配，实现对不同光照和角度变化图像的高效识别与检索。

详 情 说 明

基于Bag of Features（BoF）的图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Bag of Features（BoF，词袋模型）算法的图像检索系统。系统能够有效处理在不同角度、光照条件下拍摄的图像识别任务。通过提取图像的局部特征、构建视觉词典、量化特征描述符等步骤，系统将图像内容转化为有效的数值表示。用户可以输入一张查询图像，系统能够快速从图像库中检索出相似的图像，并返回按相似度排序的结果列表。该系统对光照变化、视角变换等挑战具有良好的鲁棒性。

功能特性

• 局部特征提取：采用SIFT或SURF算法提取图像的局部特征描述符。
• 视觉词典构建：应用K-means聚类算法对特征描述符进行聚类，生成视觉单词词典。
• 图像表示：基于词袋模型对每张图像进行特征编码，将其转化为固定长度的特征向量。
• 相似度检索：通过计算特征向量间的距离（如欧氏距离、余弦相似度）进行图像相似性匹配。
• 结果可视化：提供查询图像与Top-K检索结果的并排对比显示，直观展示检索效果。
• 参数可配置：支持用户自定义特征提取参数、视觉词典大小、相似度阈值等关键参数。

使用方法

1. 训练阶段（构建视觉词典）

准备一个包含多个类别、足够数量的训练图像数据集（JPG/PNG格式）。运行系统训练流程，系统将提取所有训练图像的特征，并通过聚类生成视觉词典模型文件（保存为.mat格式）。

2. 检索阶段（图像查询）

准备待查询的测试图像（JPG/PNG格式）和已构建好索引的图像数据库。输入查询图像后，系统将进行特征提取和编码，并与数据库中的图像进行相似度计算，最终返回最相似的Top-K图像列表及其对应的相似度评分（0-1范围内）。

3. 参数配置

用户可根据具体任务需求，在配置环节调整以下参数：

• 特征提取器类型（SIFT/SURF）及其参数（如关键点数量）
• K-means聚类算法的聚类数量（视觉单词数）
• 相似度计算方法和阈值
• 返回的检索结果数量K

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议R2016b或更高版本）
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议不少于4GB，处理大规模图像数据集时需更大内存

文件说明

主程序文件作为系统的入口点，其核心功能包括整个图像检索流程的调度与控制。具体而言，它负责根据用户输入参数，决策并调用训练或检索模式；在训练模式下，组织执行特征提取、视觉词典构建与模型保存；在检索模式下，管理查询图像处理、特征匹配、相似度排序以及最终结果的可视化输出。