MATLAB图像特征向量生成系统：基于图像矩与统计分析

资 源 简 介

本MATLAB项目实现从图像中提取多维特征向量，通过计算中心矩、统计平均值，支持歪斜校正与预测分析，为机器学习训练与测试提供高效特征工程解决方案。适用于图像分类、模式识别等应用场景。

详 情 说 明

基于图像矩与统计特征的特征向量生成系统

项目介绍

本项目是一个专门用于从图像数据中提取多维特征向量的专业工具，旨在支持机器学习流程中的训练与测试阶段。系统通过计算图像的中心矩、执行预测分析、实现纸张歪斜校正以及分析图像属性的统计平均值，构建出具有高判别性的特征表示。该系统在文档分析、图像分类和质量检测等领域具有广泛的应用价值。

功能特性

• 多维特征提取：综合运用图像矩特征提取技术、几何变换与歪斜校正算法以及图像属性统计分析技术。
• 灵活的输入配置：支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP），可自定义预处理参数（尺寸标准化、二值化阈值）和特征计算参数（矩的阶数、统计窗口大小等）。
• 结构化输出：生成标准化的特征向量矩阵、详细的特征提取过程报告以及数据质量评估指标（如特征相关性分析、方差贡献率）。
• 工业级应用：专为实际工业场景设计，特征向量可直接用于下游机器学习模型的训练与评估。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的图像文件放置在指定目录。
2. 配置参数：根据具体任务需求，在配置文件中设置图像预处理和特征计算的相关参数。
3. 执行主程序：运行系统主程序，启动特征提取流程。
4. 获取输出结果：程序执行完毕后，在输出目录中查看生成的特征向量矩阵、过程报告和质量评估指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4GB RAM（处理高分辨率图像或大批量数据时建议 8GB 或以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要能力包括：协调整个特征提取过程的工作流调度；读取原始图像数据并应用用户定义的预处理参数进行标准化处理；调用图像矩计算模块生成中心矩特征；执行几何分析算法以实现纸张歪斜的检测与校正；计算基于图像属性的统计特征值；将各模块输出的特征组合成最终的多维特征向量；生成包含详细计算过程的分析报告；对生成的特征数据集进行质量评估并输出相应指标。