纹理特征和颜色直方图的内容图像检索源代码

资 源 简 介

纹理特征和颜色直方图的内容图像检索源代码

详 情 说 明

图像检索系统通过分析图片的视觉内容来查找相似图像，其中纹理特征和颜色直方图是最常用的两种特征表示方法。

颜色直方图 通过统计图像中不同颜色值的分布情况来描述图像的整体色调。它对图像的旋转、缩放等变化具有一定鲁棒性，能够有效捕捉颜色分布模式。通常会将RGB色彩空间转换到HSV等更适合检索的颜色空间，再对颜色进行量化以减少计算量。

纹理特征 反映图像表面材质的视觉规律性，常见的提取方法包括： 灰度共生矩阵（GLCM）：分析像素间空间关系，从中提取对比度、相关性等统计量 Gabor滤波器：模拟人类视觉系统，通过多尺度多方向滤波捕捉纹理细节

在实现过程中，系统会先对图像库中的所有图片提取这两种特征并建立索引。当用户提交查询图像时，系统同样计算其特征向量，并与库中特征进行相似度匹配（如欧氏距离或余弦相似度），最后返回最相似的若干结果。

这种结合颜色和纹理的方法比单一特征更具区分性，尤其适用于自然场景图像检索。实际应用中还可加入空间信息（如分块直方图）或结合深度学习特征进一步提升精度。