基于巴士距离与C类均值的图像特征分析系统

资 源 简 介

本系统整合了多种图像处理与特征提取算法，旨在实现高精度的图像相似度评价及色彩特征工程。其核心功能包括： 第一，利用comparehist算法检测两个图像直方图之间的巴士距离（Bhattacharyya Distance），通过计算概率分布的重叠程度来量化图像间的相似属性，为相似性检索提供科学指标。 第二，集成xuefu模块，该模块采用C类均值（FCM）聚类算法对图像进行颜色空间切分。该算法通过模糊逻辑将像素点归类到不同的色彩中心，能够有效地处理图像中的颜色过渡区域，实现自动化的色彩分割与简化。 第三，包含

详 情 说 明

基于巴士距离与C类均值的图像特征分析系统

本系统是一款集成化图像处理工具，专注于图像色彩特征的深度提取与相似度科学量化。通过结合概率分布统计、模糊聚类算法以及空间连通性分析，系统能够为图像检索、颜色分割及复杂的模式识别任务提供多维度的特征数据支持。

功能特性

1. 分布式相似度量化（巴士距离）

系统能够通过计算两个图像直方图之间的巴士距离（Bhattacharyya Distance），量化它们在颜色分布上的重叠程度。该功能可以有效过滤光照变化对图像对比的影响，提供比简单欧氏距离更具鲁棒性的相似度指标。

1. 模糊C类均值色彩分割（xuefu模块）

集成改进的FCM聚类算法，将图像像素点根据其在RGB颜色空间中的分布进行自动化归类。相比于硬聚类算法，该模块通过隶属度函数处理颜色过渡区域，能够更自然地切分图像的色彩中心。

1. 空间关联特征工程（CCV提取）

系统具备提取颜色一致向量（Color Coherence Vector）的能力。它不仅记录颜色的统计频率，更通过空间连通域分析区分了一致性像素和非一致性像素，解决了传统直方图丢失空间位置信息的问题。

实现逻辑与算法详情

#### 1. 巴士距离计算流程 该功能首先对两张输入图像进行尺寸对齐处理，确保其像素基准一致。随后将彩色图像转换为灰度模式，生成归一化直方图作为概率分布函数。通过求取两个概率分布乘积平方根的累加和，计算出巴士系数（Bhattacharyya Coefficient），最终导出距离值。距离值越接近0，表示两张图像的色彩分布越相似。

#### 2. xuefu聚类分割算法实现 该模块基于模糊数学逻辑实现色彩切分：

• 特征提取：将图像像素重塑为RGB三维空间的样本点。
• 动态迭代：设置模糊系数（m=2.0），通过循环迭代更新隶属度矩阵和聚类中心。
• 收敛控制：当隶属度矩阵的变化量小于预设阈值或达到最大迭代次数（50次）时停止。
• 图像重构：根据最大隶属度原则对每个像素进行分类索引，并利用聚类中心的颜色值重新渲染图像，实现色彩简化。

#### 3. 颜色一致向量（CCV）提取逻辑 该模块通过以下步骤挖掘图像的深层空间特征：

• 颜色量化：将256级的RGB空间压缩至指定的量化级数（如64级），减少计算冗余。
• 连通域判定：利用8连通算法分析图像中每个颜色分量的像素群。
• 双分量量化：根据预设的面积阈值（通常为图像总像素的1%），将像素分为“一致性（alpha）”和“非一致性（beta）”两类。
• 特征合成：最终输出一个包含一致性与非一致性统计值的双列特征矩阵。

系统要求

• 环境软件：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：至少8GB内存，以支持高分辨率图像的聚类运算。

使用方法

1. 数据准备：将待分析的图像放入MATLAB工作路径。
2. 初始化参数：在主程序中根据需求调整聚类类别数（K值）、CCV量化级数及一致性阈值。
3. 执行分析：运行主函数，系统将按顺序执行直方图对比、FCM分割及CCV特征提取。
4. 结果获取：

- 可视化界面：系统会自动弹出窗口，展示原始图像对比、分割后的色彩效果图、灰度直方图重叠曲线以及CCV特征柱状图。 - 控制台报告：命令行窗口将输出具体的巴士距离数值、特征矩阵维度及聚类参数。

应用场景

• 服装电商搜索：通过CCV特征精准匹配具有相同色彩格局和面料质感的服饰图片。
• 工业缺陷检测：利用FCM分割提取产品表面的异常色块，实现自动化质量识别。
• 数据库管理：基于巴士距离对海量图像库进行快速初筛和相似性排序。