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20.基于hu不变距的图像检索应用 MATLAB程序 检索相识图片，计算hu特征和颜色特征进行图像检索，带gui界面

在图像处理领域，图像检索是一个超有趣且实用的话题。今天咱就来唠唠基于 Hu 不变距结合颜色特征，并带上 GUI 界面的图像检索 MATLAB 实现。

Hu 不变距是啥

Hu 不变距是一种用于图像识别和检索的特征描述子。它具有旋转、平移和缩放不变性，这意味着不管图片怎么旋转、移动或者放大缩小，它的 Hu 不变距特征基本保持不变。这特性在图像检索中可太有用啦，毕竟实际场景中的图片可能会有各种变换。

MATLAB 代码实现 Hu 特征计算

% 读入图像 img = imread('test.jpg'); % 转换为灰度图 gray_img = rgb2gray(img); % 计算 Hu 不变距 huMoments = moment(gray_img);

在这段代码里，imread函数把图像读进来，rgb2gray将彩色图像转成灰度图，因为计算 Hu 不变距一般在灰度图上进行。moment函数就是用来计算 Hu 不变距的，这样我们就得到了图像的 Hu 特征。

颜色特征计算

颜色也是区分图像的重要特征。MATLAB 里可以很方便地基于颜色空间来提取特征。

% 读入彩色图像 color_img = imread('test.jpg'); % 转换到 HSV 颜色空间 hsv_img = rgb2hsv(color_img); % 提取 H、S、V 分量的直方图作为颜色特征 h_hist = imhist(hsv_img(:,:,1), 32); s_hist = imhist(hsv_img(:,:,2), 32); v_hist = imhist(hsv_img(:,:,3), 32); color_feature = [h_hist; s_hist; v_hist];

这里先读入彩色图，然后转到 HSV 颜色空间。HSV 空间更符合人对颜色的感知。imhist函数计算每个分量的直方图，这些直方图就构成了颜色特征。把它们合并起来，color_feature就包含了图像的颜色信息啦。

结合特征进行图像检索

有了 Hu 特征和颜色特征，就可以开始检索相似图片了。基本思路就是计算待检索图片和数据库中图片特征的距离，距离越小越相似。

% 假设已经有一个数据库，里面有很多图片的 Hu 特征和颜色特征 % 分别存储在 hu_features_db 和 color_features_db 中 % 待检索图片的 Hu 特征和颜色特征分别为 hu_query 和 color_query distance_hu = pdist2(hu_query', hu_features_db'); distance_color = pdist2(color_query', color_features_db'); % 综合距离，这里简单加权求和 total_distance = 0.6 * distance_hu + 0.4 * distance_color; % 找到距离最小的索引，也就是最相似的图片索引 [~, idx] = min(total_distance);

pdist2函数计算特征之间的距离。这里分别计算 Hu 特征和颜色特征的距离，然后加权求和得到综合距离。最后找到距离最小的图片索引，那就是我们检索到的最相似图片啦。

构建 GUI 界面

MATLAB 的 GUIDE 工具可以轻松构建 GUI 界面。界面上可以有按钮来选择待检索图片，有显示区域展示检索结果。

function varargout = ImageRetrievalGUI(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename,... 'gui_Singleton', gui_Singleton,... 'gui_OpeningFcn', @ImageRetrievalGUI_OpeningFcn,... 'gui_OutputFcn', @ImageRetrievalGUI_OutputFcn,... 'gui_LayoutFcn', [],... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end end % --- Executes just before ImageRetrievalGUI is made visible. function ImageRetrievalGUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); end % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = ImageRetrievalGUI_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; end

这是 GUI 的框架代码，通过 GUIDE 可以直观地设计界面布局，然后在回调函数里添加上面的图像检索逻辑代码，这样一个带 GUI 的图像检索应用就完成啦。

通过结合 Hu 不变距和颜色特征，再加上友好的 GUI 界面，我们实现了一个实用的图像检索小工具。在实际应用中，还可以进一步优化特征提取和检索算法，提升检索的准确性和效率。希望这篇博文能给对图像检索感兴趣的小伙伴一些启发！