内容及要求：
一、设计说明
基于内容的图像检索（content-based image retrieval, CBIR）技术由机器自动提取包含图像内容的可视化特征，如颜色、形状、纹理等，对数据库中的图像和查询样本图像在特征空间进行匹配，检索出与样本相似的图像。其原理框图如图1所示。
图1 基于内容的图像检索结构框架方框图
图像特征的提取是基于内容的图像检索技术的基础。图像视觉信息内容主要涉及两层含义：一层是图像信息的视觉特征，如颜色(灰度)、纹理、形状与空间关系等，这是最低层的图像信息模型，也是图像所固有的物理属性，能被人的感官觉察出来的，图像内容是客观的；另一层是与人类认知领域相关的图像内容，即图像内容的语义描述，也称为高层次图像信息。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识(或假设)的基础上，与具体的应用紧密相关。
本次设计要求实现一种基于颜色特征的提取方法。
二、实验要求
1．构建图像库；
2．对图像库中的图像提取出颜色特征，如可以转换成HSV（色调、亮度、饱和度）空间，并分别对其进行非均匀量化，构成256柄一维矢量，然后将其展开成16*16的特征矩阵，求出特征矩阵的特征值。
3．进行实验数据处理和分析。
三、推荐参考资料
[1]章毓晋. 基于内容的视觉信息检索. 科学出版社, 2003
[2]庄越挺,潘云鹤,吴飞. 网上多媒体信息分析与检索. 清华大学出版社, 2002.
[3] 贺兴华、周媛媛、王继阳等.MATLAB 图像处理[M].人民邮电出版社,2006年
[4] 朱习军等. matlab在信号与图像处理中的应用[M].北京：电子工业出版社，2009年
四、具体实现部分代码如下：
%function:
% 基于颜色的特征提取
%date:2016-12-28
%author:songweiqi789
%from http://www.cnblogs.com/swads/
%clear value and read picture
clear;close all
RGB = imread('images/girl.jpg');
figure('name','process'),
subplot(2,1,1),
imshow(RGB),
title('RGB'),
%convert frame from RGB to HSV colorspace
hsv =rgb2hsv(RGB);
whos,
subplot(2,1,2),imshow(hsv),title('HSV'),
