随着科技、物联网技术的发展，图像检索系统的应用越来越广泛。图像检索技术是通过对待检索图像的颜色、纹理、语义进行特征提取，通过目标匹配识别算法在数据库中去寻找最为匹配的图像，从而实现目标的分类识别。图像检索技术目前广泛应用于互联网搜图、广告投放、智能安防等领域，提高了目标查找的速度与精准度。 本文基于图像处理算法，实现了基于颜色特征的图像检索系统的开发。算法方面分为图像的预处理、特征提取、检索算法三个部分，预处理部分采用色彩空间转换算法将待检索图像转换至HSV空间，然后利用中值滤波进行去噪处理。特征提取部分采用颜色矩特征提取算法，检索识别部分采用提取图像的颜色集特征，利用最小距离法实现特征的匹配和分类。系统搭建方面本文利用Matlab的GUI开发功能，搭建了目标检索系统。经过大量的测试表明，系统稳定且目标检索的效率及准确率较高，具有一定的实用性。 关键词：图像处理；特征提取； 目标检索；最小距离法

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB构建一个基于颜色和纹理特征的图像检索系统。首先，通过HSV空间的颜色直方图提取颜色特征，确保特征更符合人类视觉感知。接着，结合灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP)提取纹理特征，增强对图像纹理的识别能力。为了提高检索精度，引入了加权融合机制，允许用户通过滑动条动态调整颜色和纹理特征的权重。此外，文中还讨论了特征向量的归一化处理以及距离计算方法的选择，强调了这些步骤对检索性能的重要影响。通过对655张图像库的多次测试，展示了系统的高效性和灵活性，并提出了进一步优化的方向。 适合人群：从事数字图像处理的研究人员和技术爱好者，尤其是对MATLAB有一定基础的开发者。 使用场景及目标：适用于需要快速精准地从大量图像中查找特定图像的应用场景，如图像分类、相似图像搜索等。主要目标是通过颜色和纹理特征的综合应用，提高图像检索的准确性和用户体验。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和实验数据，便于读者理解和复现。同时指出了一些常见的陷阱和优化建议，有助于读者避开开发过程中可能出现的问题。

以图搜图实现，代码在final文件夹里，运行步骤文章里面有。 实现了传统方法的以图搜图

利用MFC开发，对图像生成颜色特征表，并记录特征，对要检索的图片和特征库的内容进行对比，如果小于一定距离就检索出来，整个系统简单易懂却又不失技术高度，适合初学者。PS：本人的毕设就是做这个相关的

08_图像检索系统（openCV源码）

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。

基于Hu不变矩的图像检索系统matlab实现版本

图像检索系统 c++ QT界面

基于Hu不变矩的图像检索系统matlab仿真,带GUI界面+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于颜色的图像检索技术 系统很完美 是用c++做的 里面附加了论文