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基于纹理特征的图像检索是计算机视觉领域的经典应用方向。这个Matlab程序实现了一个完整的纹理图像检索系统,其核心思想是利用纹理作为图像内容的表征依据。
纹理作为视觉感知中最显著的特征之一,能够有效描述图像表面的空间排列规律。系统首先会对输入图像进行预处理,可能包括灰度化和归一化操作。然后提取关键的纹理特征,常用的方法包括Gabor滤波器组、局部二值模式(LBP)或灰度共生矩阵等。
特征提取后,系统会建立特征数据库存储已处理图像的特征向量。当进行检索时,程序会计算查询图像与数据库中各个图像特征向量之间的距离或相似度,如欧氏距离或余弦相似度。最后根据相似度排序返回最相关的图像结果。
这种基于底层视觉特征的检索方法虽然简单,但在特定领域如图案识别、材质分类等方面仍然具有实用价值。随着深度学习的发展,现在更多采用深度特征进行检索,但传统的纹理特征方法因其计算效率高和可解释性强,依然是重要的基准方法。