MATLAB实现的基于局部特征的视觉词袋图像检索系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB实现完整的Bag of Features图像检索系统。系统提取图像的局部特征，构建视觉词典并生成特征向量，通过相似度计算实现高效精准的跨角度图像检索。

详 情 说 明

基于局部特征的视觉词袋图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Bag of Features（BoF）图像检索系统。该系统能够对输入图像在图像库中进行相似性检索，通过提取图像的SIFT局部特征、构建视觉词典、生成TF-IDF加权的词袋向量表示，并基于相似度计算实现跨角度、跨光照条件的鲁棒图像检索。特别适用于处理同一物体在不同拍摄条件下的识别与匹配任务。

功能特性

• 局部特征提取：采用SIFT算法提取图像的尺度不变特征点及其描述符
• 视觉词典构建：使用K-means聚类算法将特征描述符聚类为视觉单词，构建视觉词典
• 图像表征生成：基于视觉词典将每张图像量化为词袋向量，并应用TF-IDF加权增强判别性
• 相似性检索：计算查询图像与数据库图像的余弦相似度，返回最相似的图像列表
• 结果可视化：展示查询图像与检索结果的对比图，直观呈现检索效果
• 性能评估：提供检索时间、准确率等性能指标分析

使用方法

1. 准备数据：将训练图像集（至少1000张jpg/png格式）放入指定文件夹
2. 配置参数：设置词典大小（500-10000）、特征提取参数、检索结果数量等
3. 执行检索：运行系统并输入查询图像（可为不同角度/光照条件下的测试图像）
4. 查看结果：获取相似图像排序列表、匹配得分、可视化对比图和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）
• 建议内存8GB以上，硬盘空间至少10GB（取决于图像库大小）

文件说明

主程序文件整合了图像检索系统的全部核心流程，包括图像数据读取与预处理、SIFT特征点的检测与描述符提取、通过K-means聚类构建视觉词典、将图像特征映射至词典空间生成词袋向量、应用TF-IDF算法进行向量加权优化、计算查询图像与图库图像的相似度并进行排序，以及最终检索结果的可视化展示与性能评估报告的生成。