基于Hu不变矩的MATLAB图像检索实战教程

资源摘要信息:《MATLAB计算机视觉与深度学习实战代码 - 基于Hu不变矩的图像检索技术.rar》是一套包含在《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》书籍中的代码示例资源。本资源详细介绍了如何使用MATLAB软件实现基于Hu不变矩的图像检索技术，这是计算机视觉领域中的一项重要技术，通常用于图像识别、模式匹配以及相似性检索等任务。在该资源中，读者可以找到以第16章命名的文件，这一章节专门针对图像检索技术的实现进行了深入的讨论和详细的代码展示。 知识点概述: 1. MATLAB软件: MATLAB是一款高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理与计算机视觉等众多领域。它提供了丰富的内置函数和工具箱，使得在处理复杂数学运算和数据可视化方面变得简单高效。 2. 计算机视觉: 计算机视觉是研究如何使机器“看”的学科，其目标是使计算机能够通过分析图像或视频来解释视觉世界。计算机视觉的研究领域包括图像识别、目标跟踪、运动分析、场景重建等，而图像检索是其中的一项重要应用，它允许用户在大量图像中找到与特定查询图像相似的图像。 3. 深度学习: 深度学习是机器学习的一个子领域，主要基于人工神经网络来模拟人脑处理信息的模式，用以识别数据中的模式。近年来，深度学习在图像处理领域取得了革命性的进展，其代表性的技术包括卷积神经网络（CNN）等，这些技术在图像识别、分类、检测等方面展现出了极强的能力。 4. 人工智能: 人工智能（AI）是指由人造系统所表现出来的智能行为，其目标是生产出能够模拟、延伸和扩展人的智能的机器或软件。图像检索技术作为人工智能的一个分支，通过模拟人类视觉系统来识别和检索图像。 5. Hu不变矩: Hu不变矩是一种从图像中提取特征的方法，用于表征图像的形状特征。它由六个基本矩和一个不变矩组成，具有尺度、平移和旋转不变性的特性，这意味着图像经过这些变化后，其Hu不变矩仍然保持不变。在图像检索领域，基于Hu不变矩的方法可以用来对图像进行特征提取，并基于这些特征进行相似度比较，以检索到相似或相同的图像。 6. 图像检索技术: 图像检索技术是指利用计算机算法对大量图像进行快速检索，并找到与给定查询图像相似或相关的图像的过程。图像检索可以基于不同的技术实现，包括基于内容的图像检索（CBIR）、基于文本的图像检索（TBIR）等。基于内容的图像检索通常依赖于图像的底层特征（如颜色、纹理、形状）进行图像匹配，而基于文本的图像检索则依赖于图像的标注信息。在本资源中，基于Hu不变矩的图像检索技术属于CBIR范畴。 通过以上知识点的详细说明，本资源提供了一套理论与实践相结合的材料，帮助读者深入理解并掌握使用MATLAB实现基于Hu不变矩的图像检索技术。对于希望在计算机视觉与深度学习领域深入研究的学者和技术人员而言，这一资源将是一个非常有价值的参考。