基于颜色空间映射与空间相关性的图像检索系统

资 源 简 介

本项目主要实现图像颜色的深度特征提取与相似度检索功能。系统处理流程包括：首先对输入的原始图像进行颜色空间量化处理，将其像素颜色精确映射并归类到预设的8种标准颜色中，这一步骤旨在简化图像原始色彩信息，降低计算复杂度的同时保留核心色调特征。接着，利用统计学中的自相关（Auto-correlation）和互相关（Cross-correlation）算法，计算图像像素在空间分布上的连通性以及不同颜色分量之间的相互依赖关系，从而构造出一个能够全面描述图像颜色、纹理与分布特征的高维复合特征向量。在检索阶段，系统将待查

详 情 说 明

基于颜色映射与空间相关性的图像特征提取及检索系统

项目介绍

本项目是一款专为图像检索设计的算法演示系统，核心基于颜色量化与像素间的空间相关性分析。系统能够将复杂的图像色彩信息简化为标准化的颜色特征，并通过统计像素在空间位置上的分布规律，构建出一个融合了颜色分布与纹理特征的高维向量。通过对比特征向量之间的相似度，系统可以从数据库中快速找出与查询图内容最接近的图像，并完成性能评估与结果导出。

功能特性

1. 图像自动标准化：系统支持对输入图像进行预处理，包括自动补齐通道以及颜色空间转换。
2. 颜色空间量化：将图像中成千上万种颜色精确映射到预设的8种标准色分类中。
3. 空间相关性分析：利用统计算法计算像素点与其邻域像素的连通性，捕捉图像的纹理与分布特征。
4. 相似度匹配检索：采用欧氏距离度量图像特征的接近程度，实现精准的排序检索。
5. 系统自动评估：内置分类标签识别机制，能够实时计算Top-K检索准确率。
6. 结果自动导出与可视化：检索结果将自动重命名并保存至指定路径，同时通过图形界面同步展示查询图与匹配结果。

使用方法

1. 准备环境：确保安装了MATLAB环境以及图像处理工具箱。
2. 数据准备：将待检索的图像存放在指定的数据库文件夹内；若文件夹为空，系统将自动生成包含红色、绿色、蓝色调的模拟数据用于演示。
3. 运行程序：执行主脚本程序，系统将依次执行特征提取、索引构建、相似度检索与效果评估。
4. 查看结果：检索完成后，系统会弹出可视化窗口展示匹配图像，并在输出文件夹中保存前5名最相似的原始图像文件。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 核心包支持：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件建议：为了保证特征提取效率，建议图像分辨率不宜过高（系统内置示例为100x100像素）。

实现逻辑与功能细节

程序的执行流程严格遵循以下五个逻辑阶段：

一、数据初始化与预警阶段 系统首先检查数据库文件夹。若图像库不存在，系统将调用内置生成函数，利用随机噪声与特定色块组合，生成红、绿、蓝三个类别共12张模拟图像。每张图像以“类别_编号”的形式命名，以便后续进行分类准确率评估。

二、颜色量化算法实现 在特征提取环节，系统首先将图像中的每一个像素与预设的8种标准色（黑、白、红、绿、蓝、黄、品红、青）进行比对。通过计算像素RGB值与标准色矩阵之间的欧氏距离，选取距离最近的颜色索引作为该像素的最终类别，从而将图像转换为一张仅包含8种数值的标签矩阵。

三、空间相关性构造（核心算法） 系统通过遍历量化后的标签矩阵，计算设定的步长范围内像素的空间相关性：

1. 自相关（Auto-correlation）：统计相同颜色的像素在水平和垂直方向上相邻出现的频率，反映颜色的连通性。
2. 互相关（Cross-correlation）：统计不同颜色分量在空间分布上的依赖关系，反映颜色交替产生的纹理特征。
3. 最终形成一个8x8的关联统计矩阵，并进行归一化处理，展平后得到一个能够代表图像本质特征的64维向量。

四、检索与排序机制 系统选取指定的图像作为查询对象，将其特征向量与数据库中所有图像的特征向量进行逐一比对。计算公式采用欧氏距离（L2范数），距离数值越小表示图像内容越相似。系统根据距离升序排列，筛选出相似度最高的前5张图像。

五、自动评估与导出功能

1. 命中测试：系统截取文件名的首部作为类别标签，比对查询图像与结果图像的标签是否一致。
2. 准确率报告：计算Top-5结果中属于同一类别的图像占比，并打印评估报告。
3. 批量导出：检索到的匹配图像将被自动从数据库复制并重命名，按排序名次保存到结果路径。
4. 可视化反馈：在主界面通过2x3的排版布局，直观对比查询图与其对应的匹配结果。

关键函数与实现细节分析

1. 特征提取函数：该函数实现了从原始像素到高维特征向量的转换。它包含了一个双重嵌套循环，用于像素级的颜色匹配，以及一个步进循环，用于构建空间共现矩阵。这种方法有效地将图像的视觉信息浓缩为统计规律。
2. 颜色映射逻辑：通过repmat函数将像素值扩展并与标准色矩阵进行批量减法运算，实现了高效的颜色归类。
3. 空间统计逻辑：算法通过检查当前像素与其右侧、下方特定距离(d)的像素关系，构造了方向性的联合概率分布，这比单纯的颜色直方图更能提取出图像的结构化信息。
4. 数据生成逻辑：通过rand函数与矩阵切片赋值，快速构建具有显著颜色特征的测试集，确保了系统的自闭环演示能力。