【图像检索】基于Hu不变矩图像检索含Matlab源码
1 简介
1 案例背景视觉通道是人类感知外部世界的主要入口，图像则是多维度信息最直接的表现方式，更有“一图值千金”的谚语。但是，图像往往包含较多的信息量，文本方式很难表达其全面内容，因此对图像信息进行检索很难进行抽象建模。此外，随着互联网信息技术的发展，如何有效地存储、检索海量图像数据也越来越引起人们的关注。因此，通过有效构建图像数据库，搭建图像检索引擎，高效地利用图像的关键数据信息，结合已有的搜索技术来实现海量图像的智能检索系统具有重要的现实意义。目前许多主流的搜索引擎均提供了图像搜索通道，如谷歌相似图搜索、百度识图等。搜索图像时不仅可以根据与图像相关联的文字信息来搜索，而且能够按照图像内容本身来搜索，具有很高的使用价值。本案例介绍了基于内容的图像检索的基本知识，但主要研究的是基于形状的图像检索技术，通过提取图像特征并进行建库来进行智能检索。本案例选择以图像Hu不变矩特征为标准来进行图像检索，其基本步骤为：首先，对待检索图像利用边缘检测算子进行边缘检测；其次，利用Hu的7个不变矩作为形状特征向量；再次，进行图像的相似度匹配；最后， 在图像库中检索出最相近的Top 10图像序列作为检索结果。实验结果表明， 使用该算法可以有效地检索出相似的图像，具有一定的使用价值。
2 理论基础随着人们对多媒体信息检索需求的不断增加，传统的基于人工注解的图像检索系统无法实现灵活、高效、准确的图像检索，已远远不能满足人们的需求。为此，研究者们提出了基于内容的图像检索(Content-based Imagine Retrieval， CBIR) ， 该方法有效利用了图像自身特征并参考某些模式识别技术来进行高效能图像检索，其基
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