MATLAB实现的基于蚁群优化算法的30x30像素图像分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种改进的蚁群优化算法，专门用于30x30像素图像的特征提取与分类。通过模拟信息素机制，系统自适应筛选关键特征，提升分类准确性和效率。

详 情 说 明

基于蚁群优化算法的30x30像素图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于改进蚁群算法的图像分类模型，专门针对30x30像素的图像数据进行特征提取和分类识别。系统通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，构建自适应特征选择路径，实现对图像特征的智能筛选和分类决策。该模型适用于小尺寸图像的快速分类任务，在特征选择过程中具有自适应性强的优势。

功能特性

• 智能特征选择：利用蚁群算法信息素机制自动筛选重要图像特征
• 多格式支持：兼容灰度图和RGB图像的30x30像素输入
• 参数可配置：支持信息素挥发系数、蚂蚁数量等关键参数灵活调整
• 全面评估体系：提供准确率、混淆矩阵、收敛曲线等多种评估指标
• 可视化分析：生成特征重要性排序和算法收敛过程可视化图表

使用方法

1. 准备数据：将训练和测试图像数据组织为900维特征向量格式，准备对应的标签文件
2. 参数设置：根据具体任务调整算法参数（信息素挥发系数、迭代次数等）
3. 运行训练：执行主程序进行模型训练，系统将自动完成特征选择和分类器构建
4. 测试评估：使用测试集验证模型性能，查看生成的各项评估指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与标准化预处理、特征空间的初始化构建、蚁群优化算法的迭代搜索过程、分类模型的训练与优化、测试集上的性能评估验证，以及最终结果的可视化图表生成功能。该文件通过协调各算法模块的协同工作，实现了从原始图像输入到分类结果输出的完整处理链路。