MATLAB实现的基于RGB特征支持向量机图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了基于SVM的图像分割系统，通过提取像素RGB颜色特征训练分类器，专门针对黄色小鸭子与蓝色湖面的高对比度场景，实现精确的像素级图像分割。

详 情 说 明

基于RGB特征的支持向量机图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于支持向量机(SVM)的图像分割算法，专门针对颜色对比鲜明的图像场景。系统通过提取图像像素的RGB颜色特征，训练SVM分类器来区分目标物体（黄色小鸭子）与背景（蓝色湖面）。通过像素级分类实现精确的图像分割，最终生成分割掩码并可视化分割结果。

功能特性

• RGB颜色特征提取：从图像中提取每个像素的RGB三通道颜色值作为分类特征
• SVM分类器训练：基于手动标注的样本像素点训练支持向量机分类模型
• 精确图像分割：实现像素级的图像分割，准确区分目标物体与背景
• 多格式输出：提供分割结果可视化图像和二值分割掩码矩阵
• 性能评估：生成详细的分类精度报告，包括准确率、精确率、召回率等指标

使用方法

数据准备

1. 准备原始彩色图像（JPEG/PNG格式），确保图像颜色对比鲜明
2. 手动选取代表性像素点坐标及其类别标签（鸭子/背景）作为训练样本

运行流程

1. 加载原始图像和标注数据
2. 提取训练样本的RGB特征
3. 训练SVM分类器模型
4. 对整个图像进行像素级分类预测
5. 生成分割结果可视化图像和二值掩码
6. 输出分类精度评估报告

输出结果

• 分割可视化图像：高亮显示分割出的鸭子区域，保留原始图像色彩
• 二值分割掩码：与原始图像同尺寸的矩阵，目标区域标记为1，背景标记为0
• 分类精度报告：模型在测试集上的各项评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Image Processing Toolbox
• 支持JPEG/PNG格式图像处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像数据读取与预处理、训练样本的特征提取、支持向量机分类器的训练与参数优化、整幅图像的像素级分类预测、分割掩码的生成与后处理，以及最终分割结果的可视化输出和模型性能评估报告的生成。