MATLAB图像特征提取与检索系统：SIFT结合CNN与传统方法

资源摘要信息:"matlabsift特征提取代码-ImageRetrieval:以图查图，52各类，每类24张图，使用了cnn提特征和传统的siftbow结合s" 本资源包含了Matlab代码以及相关文件，用于实现以图查图的功能，其中使用了SIFT特征提取算法以及SIFT与传统Bag of Words模型结合的方法，同时采用了CNN（卷积神经网络）提取的特征与余弦相似度算法结合进行图像检索。以下为详细介绍的知识点： 1. SIFT特征提取算法： SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于提取局部图像特征的算法，由David Lowe在1999年提出。它能够提取具有尺度不变性的特征点，这些特征点对旋转、尺度缩放、亮度变化甚至视角变化具有一定的稳定性。在图像检索领域，SIFT特征点被广泛应用。 2. Bag of Words（BoW）模型： BoW模型是一种用于图像处理和计算机视觉的算法，通常用于图像检索和分类。BoW将图像表示为“词汇”中的“词”的出现频率向量。在图像处理中，词汇是从图像中提取的特征，比如SIFT特征点。通过构建词汇表，将图像中的特征点映射到这个词汇表上，生成特征直方图。 3. 余弦相似度： 余弦相似度是衡量两个向量夹角的余弦值，用于度量两个非零向量的夹角的余弦值。它被广泛应用于评估两个样本的相似度。在图像检索中，通过计算查询图像与数据库中图像特征向量的余弦相似度，从而进行图像间的相似性评估和检索。 4. CNN特征提取： 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域表现出色，特别是在特征提取方面。CNN能够学习和提取复杂的图像特征，并通过多层网络结构对图像进行高级抽象。CNN的训练通常依赖于大量的标注数据集，通过学习能够提取出对分类或检索有用的特征。 5. Matlab编程环境： Matlab是一种高性能的数学计算软件，它集数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示于一体，被广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。Matlab提供了一个交互式环境，内置大量工具箱，用于算法开发、数据可视化和数据分析。 6. 文件结构和组织： - 根目录下包含说明文档、代码文件、数据文件和第三方库。 - "code" 目录下存放了算法的实现代码，包括SIFT和BoW结合的实现，以及CNN特征提取与余弦相似度结合的实现。 - "data" 目录包含了裁剪后的图片数据，这些数据作为算法输入使用。 - "third_part_lib" 目录存放了依赖的第三方库，其中包含了"vl_feature"用于提取SIFT特征，"matconvnet"是一个CNN的Matlab库，用于加载和解析CNN模型。 - "model" 目录存放了算法所使用的模型。 - 程序入口与对应关系说明了不同方法的代码实现位置，包括SIFT+BoW+余弦相似度的实现、SIFT+BoW+SVM的实现、颜色特征+余弦相似度的实现和CNN特征+余弦相似度的实现。 7. 开源系统： 资源被打包为开源项目，意味着这些代码和资源可以被其他开发者免费获取、使用、修改和分享。在"ImageRetrieval-master"这个压缩包中，所有相关的代码和文件都被组织起来，方便其他研究者或者开发者进行图像检索相关的研究和应用开发。 综上所述，本资源主要涵盖了图像特征提取、特征描述、相似度计算和图像检索的整套流程，同时提供了实现这些功能的Matlab代码，非常适合图像处理和机器学习相关领域的研究和应用开发。