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详 情 说 明

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，而基于主成分分析（PCA）与图像特征（如灰度、纹理）的分类方法是一种经典且有效的技术路线。本文将介绍如何利用MATLAB实现这一流程，通过降维与特征融合提升分类效率。

核心思路 特征提取 灰度特征：直接提取图像的灰度值统计量（如均值、方差）作为基础特征。 纹理特征：通过灰度共生矩阵（GLCM）计算对比度、能量、相关性等纹理指标，刻画图像局部结构。

降维处理 使用PCA对高维特征（如拼接后的灰度+纹理特征）进行降维，保留主要方差成分，减少计算冗余并抑制噪声。

分类建模 降维后的特征可输入分类器（如SVM、KNN）进行训练和预测。MATLAB的Classification Learner工具箱可快速验证不同模型的性能。

技术要点扩展 灰度共生矩阵优化：需合理设置GLCM的偏移方向和距离参数（如0°、45°、90°、135°），以覆盖多方向纹理信息。 PCA白化：若特征量纲差异大，建议在PCA前标准化数据，避免方差主导问题。 示例图像建议：选择光照/纹理差异明显的类别（如织物、自然场景），便于验证特征有效性。

此方法适用于医学影像、遥感等场景，但需注意特征工程对领域知识的依赖性。