博主简介：matlab图像代码项目合作（扣扣：3249726188）

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        本次案例是基于纹理(LBP)和形状特征（hu特征）的图像检索，用matlab实现。

 一、案例背景和算法介绍

        这次博客文章我们介绍图像处理的一个重要领域算法：图像检索。目前的图像检索的算法比较多，有基于颜色、纹理、形状等等各种特征算法的图像检索。

        前期的博客介绍了颜色、纹理、形状、SIFT、Gabor特征等的图像检索：

        基于颜色模型的图像内容检索（【图像检索】基于颜色模型的图像内容检索，matlab实现-CSDN博客）

        基于灰度共生矩的纹理图像检索（【图像检索】基于灰度共生矩的纹理图像检索，matlab实现-CSDN博客）

        基于傅里叶描述子的形状特征图像检索（【图像检索】基于傅里叶描述子的形状特征图像检索，matlab实现-CSDN博客）       

        基于SIFT特征的图像检索（【图像检索】基于SIFT特征的图像检索，matlab实现-CSDN博客）       

        基于Gabor特征的图像检索（【图像检索】基于Gabor特征的图像检索，matlab实现-CSDN博客）

        这次分享的是基于纹理(LBP)和形状特征（hu特征）的图像检索，特征算法跟之前博客介绍不一样的是，本次案例采用多特征的图像检索，特征算法对纹理(LBP)特征和形状特征（hu特征）进行融合，然后再做分类检索。

        下面对本次分享的图像检索进行介绍，主要的算法流程如下：

        1、提取测试图的特征，这次选取的是纹理(LBP)和形状特征（hu特征），并对特征进行融合。

        2、计算待检索图库的特征，并将特征保存为特征库

        3、计算相似度，对检索图像的特征与图库特征进行距离的计算，可以采用计算直接特征距离、欧式距离等，得到相近度

        4、确定检索规则，可以采用相似度在一定范围则为检索的结果，或直接选取与待检索图像距离最近的前N个图像作为检索结果。这次的案例我们选取图库中距离最近的15个图作为检索结果。

        具体流程图如下：

  下面看看具体的matlab实现效果。

二、Matlab实现效果

        测试图库：

        测试图库部分截图如下：

下面看看测试的检索效果：

 待检索图1和检索效果：

检索到的图像目录：

待检索图2和检索效果：

检索到的图像目录：