基于内容的图像检索 (CBIR)

资 源 简 介

基于内容的图像检索 (CBIR)

详 情 说 明

基于内容的图像检索（CBIR）是一种通过分析图像视觉特征（如颜色、纹理、形状）来实现相似图像搜索的技术，而非依赖文本标签。在MATLAB中实现CBIR系统通常包含以下核心步骤：

### 1. 特征提取 系统首先将图像转化为可量化的特征向量。常用方法包括： 颜色特征：提取颜色直方图（如RGB/HSV空间）或主色调 纹理特征：通过灰度共生矩阵（GLCM）或Gabor滤波器捕捉纹理模式 形状特征：利用边缘检测（如Canny算子）或轮廓描述符（如Hu矩）

### 2. 特征数据库构建 对数据集中的每张图像预处理并提取特征后，将特征向量存储为检索库。MATLAB的矩阵操作优势可高效管理高维特征数据。

### 3. 相似度匹配 用户上传查询图像时，系统计算其特征与库中图像的相似度。常用距离度量包括： 欧氏距离：简单但需特征归一化 余弦相似度：适合高维稀疏特征 交叉相似性：针对直方图类特征

MATLAB的`pdist2`或自定义相似度函数可快速实现比对。

### 4. 排序与返回结果 根据相似度得分排序，返回Top-K匹配图像。可通过交互界面（如App Designer）展示结果，增强用户体验。

### 扩展思考 深度学习扩展：结合预训练CNN（如ResNet）提取高层语义特征 实时优化：利用索引技术（如KD-Tree）加速大规模检索 多特征融合：加权融合颜色、纹理等特征提升鲁棒性