基于MATLAB的图像特征向量生成系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现图像特征自动提取，包括中心矩特征、像素统计分析和文档歪斜检测，生成标准化特征向量，适用于机器学习任务。系统支持多种图像处理操作，简化特征工程流程。

详 情 说 明

基于图像矩特征与统计属性的特征向量生成系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像特征自动提取系统，能够从图像数据中计算多种特征并生成标准化的特征向量。系统通过集成图像中心矩分析、像素预测模型、文档歪斜检测以及统计属性提取等多种技术，为机器学习应用提供高质量的结构化特征输入。支持批量处理模式，可高效处理整个图像数据集。

功能特性

• 多维度特征提取：同时提取四类图像特征，包括7个Hu不变矩、像素预测误差统计量、歪斜角度与几何特征、图像区域属性与纹理特征
• 自动化批量处理：支持对整个图像目录进行一键式特征提取，自动生成特征矩阵
• 格式自适应：兼容JPG、PNG、TIFF等常见图像格式，自动处理灰度与彩色图像
• 灵活输出选项：支持MATLAB数据文件(.mat)和CSV表格两种输出格式，便于后续分析使用
• 标准化输出：生成N×M维特征矩阵（N为图像数量，M为特征维度），包含对应图像标签

使用方法

基本使用流程

1. 准备图像数据：将待处理图像组织在单个目录中，建议图像分辨率不低于100×100像素
2. 设置参数：在MATLAB中运行主程序，根据需要调整处理参数
3. 执行特征提取：系统将自动读取图像、计算特征并生成特征向量
4. 获取输出结果：特征矩阵将保存为指定格式文件，可直接用于机器学习任务

代码示例

% 设置图像目录路径 imageFolder = 'path/to/your/images';

% 执行特征提取 featureMatrix = main(imageFolder);

% 结果将自动保存到当前目录

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：预留足够空间存储特征输出文件

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多类型特征计算算法的协调执行、批量处理逻辑控制以及结果输出管理。具体负责组织整个特征提取流水线，调用各专项特征计算模块，整合生成最终的特征向量矩阵，并完成数据文件的格式化保存工作。