基于感兴趣区域的图像检索系统

资 源 简 介

该系统的核心功能是实现在复杂背景图像中针对特定受关注区域（ROI）的精准检索。用户可以交互式地在查询图像中选择感兴趣的目标区域，系统将自动排除背景噪声的干扰，仅对该局部区域进行特征提取。实现方法包括利用颜色矩、颜色直方图提取颜色信息，结合Gabor变换或LBP算子提取纹理细节，并利用Canny算子或HOG算法捕捉形状特征。在特征匹配阶段，系统计算查询ROI特征向量与图像库中预存储特征向量之间的欧氏距离、余弦相似度或马氏距离，并按照相似度分值从高到低进行排序。该项目解决了全局图像检索在处理小目标物体或复杂干

详 情 说 明

基于感兴趣区域（ROI）的图像检索系统

1. 项目介绍

本系统是一款针对复杂背景图像设计的精准图像检索工具。与传统的全局图像检索不同，本系统允许用户在查询图像中自主勾选感兴趣的局部区域（ROI），并以此局部特征为核心进行检索。通过排除背景噪声的干扰，系统能够更准确地捕捉目标的颜色、纹理和形状特征，从而显著提升在小目标检索和复杂干扰背景下的匹配成功率。该系统集成了图形化用户界面（GUI），实现了从图像库建立、特征离线索引到实时交互检索的完整工作流。

2. 功能特性

交互式目标选择：用户可以通过鼠标拖拽方式在原始图像上选取任意矩形区域作为匹配目标。 多维特征融合：系统综合提取颜色矩、方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）三种维度的特征。 实时特征分析：系统自动绘制并展示当前ROI区域的特征分量直方图，便于用户直观理解特征构成。 双重相似度度量：结合了欧氏距离与余弦相似度，通过加权融合算法计算图像间的匹配分值。 高效结果排序：系统自动对检索结果进行分值计算并按相似度从高到低排列，展示排名前9的最佳匹配项。 日志监控系统：内置控制台日志功能，实时反馈系统运行状态（如库加载、特征提取进度、报错提醒等）。

3. 使用方法

第一步：加载图像库。点击“选择图像库目录”按钮，选择包含参考图片的文件夹。系统将自动过滤支持的格式（JPG, PNG, BMP），并开始预提取全库图像的特征建立索引。 第二步：导入查询图像。点击“加载查询图像”按钮，在本地选取需要作为检索源的图像。 第三步：选定目标区域。点击“交互式选择ROI”，在中间视图的图像上点击并拖动鼠标画出矩形框，系统将记录该区域坐标。 第四步：执行检索。点击“执行特征检索”按钮，系统将根据选定ROI提取融合特征，并与库中特征进行匹配。 第五步：结果浏览。在界面右侧查看排序后的前9张匹配图片及其相似度得分。

4. 核心逻辑与实现方案

环境初始化与GUI布局 系统启动时初始化全局变量，包括图像路径库、特征矩阵、当前查询图像及掩码信息。GUI采用分栏式布局：左侧为操作控制台，中间上方显示查询图，中间下方动态生成特征分布图，右侧为检索结果展示区。

图像库预处理与全量特征提取 系统扫描指定目录下的图像文件，遍历所有图像并调用核心特征提取函数。在此阶段，系统暂按全局区域计算特征并保存为特征矩阵（FeatureDB），模拟工业级的离线索引构建。

局部特征提取算法 该功能是系统核心，分为三个维度并行提取并拼接：

1. 颜色特征：针对RGB三通道，分别计算ROI区域内像素的一阶矩（均值）、二阶矩（标准差）和三阶矩（偏度），共生成9维颜色向量。
2. 形状特征：将ROI区域裁剪并统一缩放到64x64像素。利用HOG算法提取方向梯度特征，通过16x16的CellSize控制特征维度，捕捉目标的边缘轮廓信息。
3. 纹理特征：系统内置了简化版LBP算子，逐像素计算3x3邻域的二进制模式，并将256种模式映射到16个bin的直方图中，实现在缩放和光照变化下的纹理描述。

组合相似度计算排序 系统在匹配阶段对查询ROI的融合特征与库特征进行逐一比对。相似度计算公式结合了反映绝对差异的欧氏距离和反映方向一致性的余弦相似度（通过1减去余弦分量转化），并对余弦分量赋予更高的加权因子，最后根据综合距离进行升序排列。

结果动态反馈 系统计算每个匹配项的百分制得分，并利用子图坐标系在右侧面板动态刷新检索到的前9位图像。得分计算基于距离向量的归一化处理，分值越高表示相似度越高。

5. 系统要求

软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本。 工具箱要求：需要安装 Image Processing Toolbox（用于图像读取、HOG特征提取和交互式绘图）。 硬件建议：普通办公级电脑即可流畅运行，检索速度取决于图像库中图片的数量和分辨率。