综合特征图像检索系统设计与实现-Matlab技术应用

基于综合特征的图像检索系统是针对基于内容的图像检索（CBIR）这一热门研究领域而设计的。该系统在对颜色特征、形状特征和纹理特征进行研究的基础上，将三种特征结合在一起，实现了可以自定义权重的综合特征的图像检索系统，并在Matlab平台上成功实现。本文由于涛撰写，并于2014年12月1日提交。 在CBIR技术中，图像特征的提取和相似性度量是两个关键技术。对于颜色特征，本文采用HSV空间中的颜色矩表示颜色特征，能够准确地描述图像的颜色信息；而对于形状特征，本文采用了图像的Hu不变矩作为形状特征，这些不变矩对图像的旋转、缩放、平移等操作都具有不变性；对于纹理特征，为了减少计算量，本文首先对图像进行预分割，然后提取分割后区域基于傅立叶描述子的纹理特征作为整个图像的纹理特征。 在系统实现方面，本文在Matlab平台上成功实现了综合特征的图像检索系统。该系统可以让用户自定义不同特征的权重，从而更灵活地进行图像检索。用户可以根据具体需求，调整颜色特征、形状特征和纹理特征的权重，以获得更加准确的检索结果。而且系统还能够支持多种不同相似性度量方法，包括欧氏距离、余弦相似度等，用户可以根据具体需求选择不同的相似性度量方法。 基于综合特征的图像检索系统的实现，为CBIR技术的发展提供了新的思路和方法。通过综合考虑颜色特征、形状特征和纹理特征，以及用户自定义的权重和相似性度量方法，该系统能够更加准确地进行图像检索，满足了用户在实际应用中的不同需求。因此，该系统具有很大的应用前景，可以在图像搜索引擎、医学影像分析、智能监控系统等领域发挥重要作用。 总的来说，基于综合特征的图像检索系统是一个具有创新意义和实用价值的研究成果。通过对颜色特征、形状特征和纹理特征的综合利用，该系统在图像检索的准确性和灵活性方面都具有很大的优势。希望该系统的研究成果能够为相关领域的研究者和工程师提供参考，并且能够在实际应用中取得良好的效果和推广应用。