基于图像颜色特征的图像检索源代码

资 源 简 介

基于图像颜色特征的图像检索源代码

详 情 说 明

在Matlab环境下实现基于颜色特征的图像检索系统，核心思路是通过提取图像的颜色分布信息作为特征向量，再计算查询图像与数据库图像的特征相似度来排序结果。以下是关键实现逻辑的分解：

颜色特征提取 通常采用颜色直方图作为特征表示。HSV色彩空间比RGB更适合检索任务，因其将色调（H）与明度（V）分离。实现时需将图像转换到HSV空间后，对H通道进行非均匀量化（如将0-360°划分为16级），再统计各像素值出现的频率形成直方图向量。

特征归一化 直方图需归一化为概率分布（总和为1），以消除图像尺寸差异的影响。同时可采用高斯平滑减少噪声干扰。

相似度计算 数据库中的图像特征需预先提取并存储。检索阶段通过计算直方图间的距离衡量相似性，常见方法包括： 直方图相交法：取两直方图各bin的最小值累加，结果越大越相似 卡方距离：对差异较大的bin赋予更高惩罚 巴氏系数：通过概率分布的重叠度评估相似性

结果排序与展示 根据相似度得分对数据库图像降序排列，并可视化前N个结果。可加入进度条提示检索耗时，提升交互体验。

扩展思考 多特征融合：结合纹理（如LBP）或形状特征提升准确率 空间信息：将图像分块后分别提取直方图，保留颜色分布的位置关系 优化检索：使用KD树或哈希方法加速大规模数据库搜索