MATLAB与Python实战：融合特征的图像检索技术详解

本资源是一本名为《计算机视觉与深度学习实战 - 以MATLAB和Python为工具》的实战教程，专注于融合特征的以图搜图技术。章节16深入探讨了基于内容的图像检索，特别是形状特征的提取和利用，如图像的Hu不变矩特征和HSV颜色特征。这些特征被用于计算图像之间的相似度，以实现高效的图像检索，特别是在处理海量图像数据时，传统的文本关联搜索已无法满足精确度和效率的要求。 在当前信息时代，图像作为多维度信息的重要载体，其价值不言而喻，但由于图像数据的复杂性和信息密度，单纯依靠文字描述难以进行全面检索。因此，基于内容的图像检索技术，如CBIR（Content-Based Image Retrieval），成为解决这一问题的关键。这种方法利用图像的内在特征，如颜色、纹理、边缘和位置等，通过数字图像处理技术自动化提取，然后利用模式识别算法计算相似度，实现对图像的智能检索。 本案例中的具体步骤包括：首先，对待检索图像计算Hu不变矩和HSV颜色特征向量，这两个特征有助于捕捉图像的形状和色彩信息；其次，通过融合这两种特征，形成更为全面的图像表示，以减小检索误差；最后，将融合特征应用到大规模图像库中，找到与待查询图像最相似的前10个图像作为检索结果。 实验结果显示，这种基于融合特征的以图搜图技术在实际应用中表现出较高的检索精度，对于提高图像检索的效率和用户体验具有重要意义。通过MATLAB和Python这样的工具进行实践，读者可以更好地理解并掌握深度学习在计算机视觉领域的实际应用，这对于提升图像处理能力、开发智能检索系统具有很高的实用价值。