基于颜色与纹理特征的图像检索系统

资 源 简 介

该项目实现了一个功能强大的基于内容的图像检索（CBIR）系统，能够从大规模图像数据库中精准召回与查询图像视觉内容相似的资源。系统核心功能是通过颜色和纹理两个维度对图像特征进行深度刻画。在颜色特征提取模块中，系统支持HSV色彩空间非等间隔量化直方图和颜色矩算法，通过捕捉色彩分布和全局色调信息来区分图像。在纹理特征提取模块中，系统整合了灰度共生矩阵（GLCM）以及局部二值模式（LBP）技术，能够细致描述图像的粗糙度、对比度和空间结构信息。 该系统的实现方法包括离线特征库构建和在线查询两个阶段。离线阶段对数据库

详 情 说 明

基于多维颜色与纹理描述符的图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于内容的图像检索（CBIR）系统，旨在通过分析图像的视觉特征（颜色和纹理），从大规模图像库中检索出与查询图像在视觉效果上最为相似的资源。系统通过多维特征融合技术，不仅能够识别全局色彩分布，还能捕捉复杂的细节纹理和空间结构。该系统适用于电子商务、数字图书馆档案管理、医疗影像匹配及工业纹理识别等多种应用场景。

功能特性

1. 多维特征融合：系统整合了四种视觉特征描述符，包括非等间隔量化的HSV直方图、RGB颜色矩、灰度共生矩阵（GLCM）以及局部二值模式（LBP）。
2. 多权重配置：支持对不同维度的特征设置自定义权重，通过调整特征在距离计算中的占比，优化针对特定类型图像的检索效果。
3. 自动化数据模拟：内置数据集生成模块，可自动构建包含不同视觉偏差（如偏色、模糊、文字干扰、噪声）的实验数据集，方便进行系统测试。
4. 性能量化评估：系统能够基于真实类别标签（Ground Truth）自动计算并绘制查准率-查全率（Precision-Recall）曲线，直观展示检索效能。
5. 多阶段工作流：支持离线特征库构建与在线实时匹配两个阶段，提升了在大规模数据集上的运行效率。
6. 结果可视化：提供直观的图形化界面，展示查询图像、Top-N 检索结果及其对应的距离得分和排名。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 数据要求：如果不存在预设数据库，系统将自动生成演示用的图像集。

实现逻辑与工作流程

系统的核心执行流程分为以下六个阶段：

1. 环境准备与参数初始化

系统首先设置数据库路径和检索结果显示数量。关键步骤是配置特征权重向量，通过赋予权重值来决定颜色特征和纹理特征对最终相似度评价的贡献度。

1. 演示数据集构建

若检测到数据库路径不存在，系统将自动生成50张模拟图像，分为红色偏置、绿色偏置、高斯模糊、文字遮盖和各种噪声五类。同时生成一张特定的查询图像，用于模拟真实的检索操作。

1. 离线特征提取与索引库建立

系统遍历数据库中所有图像，进行如下统一处理：

• 图像尺寸归一化：将任意比例的图像统一调整为 256×256 像素。
• 特征提取：调用核心特征提取函数获取多维特征向量。
• 索引构建：将所有图像的特征存储在特征库矩阵中，并解析文件名中的类别信息作为参照标签。

1. 在线检索流程

• 提取查询图像特征：使用相同的预处理流程获取查询图像的特征描述符。
• 特征归一化：对特征库和查询特征进行 Z-score 归一化（减均值除以标准差），消除不同特征量纲对距离计算的影响。
• 加权距离计算：将特征向量划分为四个区块（HSV、颜色矩、GLCM、LBP），分别计算查询特征与库中特征的欧氏距离，并乘以对应权重进行加权求和，得到最终的相似度得分。

1. 排序与召回

系统对计算得到的加权距离进行升序排列。距离越小代表图像视觉内容越相似。系统根据排序结果提取相似度最高的前 N 张图像及其元数据。

1. 结果评估与展示

• 绘制 PR 评价曲线：通过统计检索结果中与查询图像类别一致的样本数量，计算不同召回深度下的精度，并生成标准 PR 曲线。
• 视觉呈现：在同一画布上展示查询原图和检索到的候选图像，并在控制台输出详细的排名表格。

核心算法分析

1. 颜色特征提取

• HSV 非等间隔量化直方图：将图像转换至 HSV 色彩空间。考虑到人眼对色调（H）的敏感度高于饱和度（S）和亮度（V），系统对 H 通道进行 8 级量化（覆盖红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、品红），对 S 和 V 各进行 3 级量化。最终组合成一个 72 维的色彩分布特征，捕捉图像的全局分布信息。
• 颜色矩（Color Moments）：从 RGB 三个通道分别提取一阶矩（均值）、二阶矩（标准差）和三阶矩（偏移量），共计 9 维特征。该算法能够有效捕捉图像的全局色彩平衡和色调偏置。

2. 纹理特征提取

• 灰度共生矩阵（GLCM）：通过分析灰度图像在四个方向（0°, 45°, 90°, 135°）上的像素分布关系，计算对比度、相关性、能量和同质性四个核心统计属性。最终取各方向的平均值，形成 4 维纹理特征，用于描述图像的粗糙度和细节丰富度。
• 局部二值模式（LBP）：一种描述局部空间结构的特征。系统通过比较中心像素与其 8 方向邻域像素的关系生成二进制模式，并将其映射到简化的区间（10 维直方图）。该算法能有效描述图像的微观结构信息，对光照变化具有较强的鲁棒性。

3. 相似度度量 系统采用了基于权重的级联距离度量方法。通过对 95 维融合特征向量进行分段距离计算，并允许针对不同特征维度独立赋权，解决了多特征融合时的权重分配问题，增强了系统的灵活性。

使用说明

1. 放置数据：将待检索的图像存放在指定的数据库文件夹中（默认为 ImageDatabase）。
2. 运行程序：在 MATLAB 命令行窗口运行主函数。
3. 查看结果：系统会自动弹出可视化窗口，展示检索到的图像及其排序，并同步在后台打印详细的相似度得分表。
4. 参数调整：可以通过修改代码顶部的权重矩阵，根据实际应用（例如侧重颜色搜索或侧重纹理搜索）来优化系统性能。