基于MATLAB R2025a的图像分类与检索系统设计与实现
摘要
本文详细介绍了基于MATLAB R2025a开发的图像分类与检索系统。该系统实现了图像资源的高效组织与储存、自动识别并归类图像内容、多种属性识别、相似度检索以及图形用户界面整合等核心功能。系统还扩展了人工干预提升搜索精确度、多种检索方式以及对比分析辅助系统优化等高级功能。本系统充分利用MATLAB R2025a的图像处理和深度学习工具箱，实现了完整的图像管理、分析和检索流程。
关键词：MATLAB；图像分类；图像检索；深度学习；图形用户界面
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
随着数字图像数据的爆炸式增长，如何有效地组织、管理和检索图像信息成为计算机视觉领域的重要研究课题。传统的关键词检索方法难以满足用户对图像内容检索的精确需求，基于内容的图像检索(CBIR)技术应运而生。CBIR通过提取图像的颜色、纹理、形状等视觉特征，结合深度学习技术，能够更准确地理解图像内容，实现"以图搜图"的功能。
MATLAB R2025a作为科学计算和工程仿真的强大平台，提供了丰富的图像处理和深度学习工具箱，为图像分类与检索系统的开发提供了良好的技术基础。本系统旨在利用MATLAB的最新功能，构建一个功能完整、用户友好的图像分类与检索平台。
1.2 系统设计目标
本系统主要实现以下目标：
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