Matlab实现基于内容的图像检索系统

一、 检索方案

常见的图像特征有:颜色、纹理、形状、空间关系。
此次检索的物体为汽车,汽车有比较明显的颜色特征,而在纹理特征方面也与其他物体也有一定的区别,因此本次实验选取了颜色和纹理做为两个检索特征。颜色特征是通 过颜色矩的方式来进行提取,颜色矩是一种简单有效的颜 色特征表示方法,有一阶矩(均值,mean)、二阶矩(方 差,viarance)和三阶矩(斜度,skewness)等,由于颜色信息 主要分布于低阶矩中,所以用一阶矩,二阶矩和三阶矩足 以表达图像的颜色分布,颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布。纹理特征是通过LBP方法来进行提取。LBP 是一种用来描述图像局部纹理特征的算法;它的作用是进行特征提取,提取图像的局部纹理特征。原始的LBP算法定义为在 3 * 3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中 心像素值,则该像素点的位置被标记为 1,否则为0。3 * 3领域内的8个点可产生 8bit 的无符号数,即得到该窗口的 LBP 值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。

二、 实现方法

共有100张图片,其中50张为汽车,另外50张为其他背景图片。首先要做的就是对这 100张图片建索引, 对这些图片分别提取纹理特征和颜色矩特征,并存mat文件。之后就可以进行检索了。纹理特征和颜色矩特征都是一维向量,检索的时候分别计算待检索图像和mat文件中颜色矩和纹理特征向量的欧几里得距离,并给予不同的权值。对这些距离进行升序排序,这样就得到了图像检索结果。

三、 运行结果

https://github.com/geekzph/CBIR