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。

图像特征工程是图像场景理解中的一项重要基础性工作，基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程作为其延伸，其复杂性和综合性远高于基本图像理解特征工程。针对这一特点，对图像理解特征工程中的特征提取、表示、学习和变换，基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程研究价值和意义、典型特征工程等多方面进行了归纳与分析，重点介绍了四种代表性的基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程，并作了详细比较，提出了基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程基本框架。最后对未来发展方向进行了展望，为该领域的进一步研究提供参考。

基于HSV颜色特征图像检索算法在Matlab中的实现，具体算法构成，值得学习。

本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方 法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵 提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。

利用灰度截留的方法对图像进行分割以达到预处理的目的

运动人体检测和行为识别涉及广泛，包括人工智能、计算机视觉、模式识别等，人体行为识别在医疗、商业、军事中具有重要的应用价值，为探究良好的人体行为识别方法，本文引入傅里叶-隐马尔可夫模型进行相关分析，在人体行为序列图像的识别过程中，需要了解有关人体行为二值图像的轮廓，然后采取科学的方式进行傅里叶变换，接着进行向量转化，形成观察符号序列，将矢量量化向特征向量变化，便于提取人体轮廓的特征，进行后续的应用研究。最后对人体的行为进行识别，采用隐马尔大夫分类器。利用傅里叶-隐马尔科夫模型进行人体识别，能够有效提高人体行为识别率，本次测试单个行为的识别中平均识别率达到94%，要进行深入探究，进行复杂环境复杂动作的识别，促进相关工作的改进。

为了解决高阶局部特征带来的计算复杂度提高问题, 提出一种基于核函数的高阶局部特征表示方法。通过在两幅图像的局部特征之间进行比较, 将特征空间映射到几何不变空间, 统计高阶局部特征构建核函数, 并结合支持向量机进行多类目标图像分类实验。实验结果分析表明, 该方法在提高分类准确率的同时, 所需的计算时间只与局部特征的个数呈线性增长。

基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征图像检索

很好的基于matlab程序，适合迅速掌握sift图像特征提取算法

在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特 征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方 法, 对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验, 证明了灰度共生矩阵 提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。