MATLAB实现：边缘直方图图像检索技术

"基于边缘直方图的图像检索的matlab程序，详细步骤包括图像处理和特征向量计算，用于图像搜索。" 在图像检索领域，基于边缘直方图的方法是一种常用的技术，它通过分析图像的边缘分布来提取图像的特征。这个MATLAB程序提供了一个实现这一方法的实例，适用于对图像库进行相似性搜索。 实验原理主要分为以下几个步骤： 1. **图像分割**：首先，图像被划分为16个4*4的子图，这样可以细化图像的局部特性。 2. **小块处理**：每个子图进一步被分为2*2的不重叠小块，对每个小块的四个角点的灰度值（a1, a2, a3, a4）进行记录。 3. **边缘检测**：定义了五种边缘检测方向（fv, fh, fd45, fd135, fnd），这些方向代表不同角度的边缘信息。通过对每个小块的灰度值进行运算，可以判断是否存在特定方向的边缘。 4. **边缘强度计算**：如果某个方向的边缘幅值超过预设阈值，则认为该小块包含该方向的边缘。这一步骤有助于减少噪声影响，只保留显著的边缘特征。 5. **特征向量构建**：统计每个子图中五个方向边缘出现的次数，最终得到一个16*5=80维的特征向量，该向量代表了整幅图像的边缘直方图特征。 接下来，为了进行图像检索，计算查询图像与图像库中所有图像的特征向量之间的距离。通常使用欧氏距离或余弦相似度等方法来衡量两向量的相似度。 在给出的代码中，`n` 表示图像库中的图像数量，`I` 和 `result` 分别存储图像和对应的特征向量。`SelectPicture` 函数用于处理单幅图像并返回其特征向量。在搜索部分，选择图像库中的某一幅图像（如'8.jpg'）作为查询图像，然后计算它与其他所有图像的特征向量距离，存储在 `d` 数组中。 通过这样的过程，可以找到与查询图像最相似的图像，从而实现图像检索功能。这种方法在实际应用中，如内容为基础的图像检索系统、智能监控等领域有广泛的应用。