基于GIST特征和位置敏感哈希算法LSH实现图像检索（附带Matlab代码）

基于GIST特征和位置敏感哈希算法LSH实现图像检索（附带Matlab代码）

图像检索是计算机视觉领域的重要任务之一，它旨在根据查询图像找到与之相似的图像。在本文中，我们将介绍一种基于GIST特征和位置敏感哈希算法（LSH）的图像检索方法，并提供相应的Matlab代码实现。

GIST（Generic Intelligent Scenery Textures）特征是一种用于图像表示的低维向量表示方法，它通过对图像的全局统计特征进行建模来描述图像的场景信息。GIST特征在图像检索任务中具有良好的性能，因为它能够捕捉到图像的整体语义信息。

位置敏感哈希算法（LSH）是一种用于高维数据近似最近邻搜索的技术。它的基本思想是将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据在低维空间中距离较近，从而加速最近邻搜索的过程。在图像检索中，我们可以将GIST特征作为高维数据，利用LSH算法来加速相似图像的检索。

下面是基于Matlab的代码实现：

% 图像检索
% 加载图像数据库
imageDatabase = {
   
   'image1.jpg',