基于形状的图像检索的算法

资 源 简 介

基于形状的图像检索的算法

详 情 说 明

基于形状的图像检索是计算机视觉中的重要应用，其核心在于提取能够稳定描述物体形状的特征。其中，七个不变矩（Hu Moments）因其对平移、旋转和尺度变化的不变性而成为经典方法。

在MATLAB实现中，这种算法通常遵循以下处理流程：首先对输入图像进行预处理，包括灰度转换和二值化，以突出形状轮廓。接着提取图像中物体的边界或区域，这是计算不变矩的基础。七个不变矩是通过对图像几何矩进行归一化和组合得到的七个特征量，它们能有效抵抗常见的几何变换。

实际检索时，系统会预先计算数据库中所有图像的不变矩特征并存储。当用户提交查询图像时，系统提取该图像的特征向量，然后与数据库中的特征进行相似度比对（通常采用欧氏距离）。最终按照相似度排序返回最匹配的图像结果。

这种方法的主要优势在于计算效率高，且对物体的整体形状特征把握较好。但也存在局限，比如对局部形变敏感，且当物体被部分遮挡时效果会下降。在实际应用中，常与其他特征如轮廓描述符结合使用以提高检索精度。