基于内容的图像检索源代码

资 源 简 介

基于内容的图像检索源代码

详 情 说 明

基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）是一种利用图像视觉特征进行搜索的技术。MATLAB因其强大的图像处理工具箱常被用于实现这类系统。

典型的CBIR系统实现包含以下几个关键环节：

首先需要进行图像特征提取。常用的方法包括颜色直方图、纹理特征（如LBP、Gabor滤波器）以及形状描述符。颜色特征通常采用HSV空间的量化直方图，纹理分析则可能使用灰度共生矩阵。

其次构建特征数据库。将待检索图像库中的所有图像提取上述特征后，以特征向量的形式存储在数据库中，这个过程可以看作是为图像库建立索引。

查询阶段会计算相似度距离。当用户提交查询图像后，系统提取该图像的特征向量，然后与数据库中的特征向量进行相似度比较。常用的距离度量包括欧式距离、余弦相似度或卡方距离。

MATLAB提供了丰富的函数支持这些计算，如imhist用于颜色直方图，graycomatrix处理纹理特征。通过合理组合这些函数，可以构建完整的CBIR系统核心逻辑。

性能优化方面，可以考虑使用PCA降维减少特征维度，或者采用近似最近邻搜索算法加速检索过程。交互界面设计也是提升用户体验的重要部分。