摘要
图像相似性搜索作为计算机视觉领域的关键技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其目标是从海量图像库中快速准确地检索出与查询图像内容相似的图像，其应用场景涵盖了互联网图像搜索、版权保护、医学影像分析、商品推荐等众多领域。
本论文综述了图像相似性搜索的研究现状，首先介绍了图像相似性搜索的基本概念、应用背景以及发展历程，然后重点阐述了图像特征提取、相似性度量和搜索算法等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。
此外，本文还探讨了MATLAB平台在图像相似性搜索中的应用，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：图像相似性搜索；内容检索；特征提取；相似性度量；MATLAB
第一章绪论图像相似性搜索，也被称为基于内容的图像检索(Content-BasedImageRetrieval,CBIR)，是一种利用图像视觉内容特征，例如颜色、纹理、形状等信息来查找相似图像的技术。
与传统的基于文本标注的图像检索方法相比，图像相似性搜索能够更准确地表达图像语义，更符合人类视觉感知，因此近年来得到越来越广泛的应用。
图像相似性搜索的基本流程通常包括以下几个步骤:1.图像预处理:对图像进行去噪、增强等操作，以提高后续特征提取的效率和准确性。
2.特征提取:从图像中提取能够表达图像内容的特征向量，例如颜色直方图、纹理特征、形状描述符等。
3.相似性度量:利用某种距离度量方法计算查询图像与数据库中图像特征向量之间的相似度。
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