matlab实现基于特征融合的图像检索系统代码

基于特征融合的图像检索系统是利用多种图像特征来进行图像相似度匹配的一种方法，可以增强图像检索的准确性和鲁棒性。下面是一个简单的matlab代码实现：

% 读取图像库中的图像
imds = imageDatastore('image_folder');

% 提取图像特征
features = [];
for i = 1:length(imds.Files)
    img = readimage(imds, i);
    % 提取图像特征，可以使用颜色直方图、纹理特征、形状特征等
    feat1 = extractColorHistogram(img);
    feat2 = extractTextureFeature(img);
    feat3 = extractShapeFeature(img);
    % 将多种特征融合成一个特征向量
    feature = [feat1, feat2, feat3];
    features = [features; feature];
end

% 对查询图像进行相同的特征提取
query_img = imread('query_image.jpg');
query_feat1 = extractColorHistogram(query_img);
query_feat2 = extractTextureFeature(query_img);
query_feat3 = extractShapeFeature(query_img);
query_feature = [query_feat1, query_feat2, query_feat3];

% 计算相似度
similarities = [];
for i = 1:size(features, 1)
    % 计算查询图像特征与图像库中每个图像特征的相似度
    similarity = calculateSimilarity(query_feature, features(i, :));
    similarities = [similarities, similarity];
end

% 根据相似度排序返回相似图像
[sorted_similarities, indices] = sort(similarities, 'descend');
top_k = 10;
similar_images = imds.Files(indices(1:top_k));

以上代码演示了如何使用matlab实现基于特征融合的图像检索系统。首先从图像库中提取图像特征，并将多种特征融合成一个特征向量。然后对查询图像进行相同的特征提取，计算查询图像特征与图像库中每个图像特征的相似度，最后根据相似度排序返回相似图像。这种方法可以提高图像检索的准确性和鲁棒性。