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基于颜色特征的图像检索代码。

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简介:
这是一份关于图像检索系统的源代码程序,该程序基于MATLAB开发,并可作为毕业设计项目进行应用。

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客服
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  • 在MATLAB环境下
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现的图像检索系统源代码,主要依据图像的颜色特征进行高效精准的相似图片搜索。 在图像处理与计算机视觉领域内,图像检索是一项核心技术。它涉及从大量数据库中的图片找到最接近查询图的那些图片的技术实现方式。本项目是一个基于MATLAB环境下的图像检索系统,该系统利用颜色特征进行搜索工作。 MATLAB是一种强大的编程语言和计算平台,在数值运算以及信号处理方面特别擅长,包括了图像处理领域。`image_search1.fig` 和 `image_search1.m` 是 MATLAB 的界面设计文件与主程序脚本;前者通常包含有用户图形界面的设计方案,而后者则是执行整个系统逻辑控制的代码模块,例如:用户交互、图片预处理、特征提取和相似度计算等。通过运行 `image_search1.m` 文件可以启动图像检索应用,并且可以通过界面上提供的按钮与之进行互动操作。 辅助函数如 `disp_white.m` 可能用于显示白色背景或其他特定颜色的信息,在调试或输出结果时非常有用,尤其是在统一展示图片的背景下以利于观察和比较不同图样。此外,文件名“DWT2_3layers”暗示了系统可能采用了离散小波变换(DWT)来提取多尺度特征;这是捕捉图像空间细节及频率信息的强大工具。 `load_image.m` 函数用于读取图像数据,是任何图像处理项目的基础部分,在本例中则负责加载数据库中的图片以供后续操作使用。而 `RGB_to_YUV.m` 则表示系统将原始的 RGB 图像转换成 YUV 色彩空间;这种方法可以突出不同类型的视觉特性,并且在某些情况下比直接利用 RGB 更具优势,尤其是在处理肤色或者亮度相关的问题时。 最终,这个基于MATLAB 的图像检索系统通过提取颜色特征(可能结合小波变换)并将其转换到YUV色彩空间来优化表示形式。然后使用这些特征对图象进行相似度比较以实现高效搜索功能。用户可以通过上传查询图片让该软件自动在数据库中寻找最匹配的项目,这样的技术可以应用于数字图书馆、多媒体搜索引擎和内容安全监控等众多领域之中。
  • 在MATLAB环境下
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境中运行的图像检索系统源代码,该系统主要依据图像的颜色特征进行高效的信息检索。通过利用色彩直方图等技术,实现对大规模图像库中的目标图片快速定位和匹配。 在MATLAB环境下基于图像颜色特征的图像检索源代码。
  • 形状和融合系统_Matlab处理_提取_融合_GUI实现_
    优质
    本研究构建了一套基于Matlab开发的图像检索系统,利用形状与颜色特征进行高效图像匹配。通过GUI界面实现了从颜色特征提取到最终图像融合与检索的全流程操作。 请更改路径后直接运行,在运行前,请先查看txt文件。
  • 形状和结合系统
    优质
    本研究开发了一种创新的图像检索系统,该系统融合了形状与颜色两种关键视觉元素,旨在提升图像识别及搜索效率。通过综合分析图像的颜色分布和几何轮廓,此技术能够准确匹配用户查询需求,显著增强了多媒体数据库中的内容访问能力。 本项目提供了一种基于形状与颜色特征融合的图像检索程序。包含案例图片、MATLAB代码以及表空间,并附有成功运行说明。
  • 技术研究——与纹理.pdf
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    本文档探讨了图像检索技术中的关键要素,着重于通过分析和利用颜色及纹理特征来提升检索精度和效率。 汪磊提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。该方法通过使用等面积圆环对图像进行分割,并提取每个圆环的颜色直方图来实现。这种方法能够有效地利用图像的颜色和纹理特性来进行检索。
  • 、形状或其组合方法
    优质
    本研究提出了一种创新的图像检索技术,通过分析颜色和形状等视觉元素及其组合特征,实现高效且精准的图片搜索。 基于颜色特征、基于形状特征或者结合颜色和形状的综合特征。
  • 系统
    优质
    本研究构建了一套基于色彩特征的高效图像检索系统,通过分析和提取图像中的颜色信息,实现对大量图片库中目标图像的快速定位与相似性匹配。 基于MATLAB开发的图像检索系统利用提取的图像颜色特征进行搜索。该系统通过分析直方图中的颜色相似性矩来实现高效的颜色特征匹配和检索功能。
  • 彩和纹理系统源
    优质
    本项目为一个基于颜色与纹理特征进行高效图像检索的应用程序源代码集合,旨在实现快速、准确的图片搜索功能。 基于颜色和纹理特征的图像检索系统源代码提供了一种方法来根据图片的颜色和表面结构进行搜索和识别。这种技术在许多应用领域都非常有用,如内容基础的图像搜索引擎、多媒体数据库查询等场景中可以大大提高效率与准确性。
  • AdaBoost算法融合与纹理方法
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    本研究提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索方法,利用AdaBoost算法优化特征权重,显著提升了检索准确性和效率。 特征提取是图像检索的关键步骤。仅基于单一类型的特征只能表达图像的部分属性,在多分类问题中对图像内容的描述较为片面且缺乏足够的区分能力。在面对大量类别以及图像变化较大的情况下,这种单一特征方法无法取得理想的检索效果。为此,我们提出了一种结合Adaboost算法和相关反馈机制的方法来集成颜色与纹理特征进行图像检索。实验结果显示,通过该反馈机制下的Adaboost算法组合不同类型的特征可以显著提高图像检索的性能。