MATLAB图像分类系统：基于特征提取与聚类分析的自动化解决方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了二维图像的自动分类系统，包含图像预处理、多维特征提取与多种聚类分析。支持彩色/灰度图像，可应用于图像库智能管理、医学影像分析等领域，提供完整的特征工程与无监督分类流程。

详 情 说 明

基于特征提取与聚类分析的二维图像自动分类系统

项目介绍

本项目是一个基于图像特征提取技术与无监督聚类算法的二维图像自动分类系统。系统能够对输入的彩色或灰度图像进行标准化预处理，提取多维图像特征（颜色、纹理、形状），并运用多种聚类算法实现图像的自动分组。系统提供聚类结果可视化、质量评估以及交互式参数调整功能，为图像数据的探索性分析提供有效工具。

功能特性

• 图像预处理：支持图像尺寸标准化、噪声滤波、对比度增强等预处理操作
• 多维特征提取：综合提取颜色直方图、纹理特征（如LBP、HOG）、形状特征等多种图像特征
• 多算法聚类：集成K-means、DBSCAN、层次聚类等多种无监督聚类算法
• 可视化分析：提供特征空间分布图、聚类中心图像展示、结果网格预览等多种可视化方式
• 质量评估：计算轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等聚类评估指标
• 交互式调整：支持用户交互式调整聚类参数和实时分析结果

使用方法

1. 准备图像数据：将待分类图像组织为单张图像或包含多张图像的文件夹
2. 设置参数：选择聚类算法、设置聚类数量、调整特征权重等参数
3. 运行系统：执行主程序开始图像分类流程
4. 分析结果：查看聚类标签、可视化结果和质量评估报告
5. 优化调整：根据评估结果交互式调整参数，重新运行优化分类效果

支持的输入图像格式包括JPG、PNG、BMP等常见格式，支持彩色图像（RGB三通道）和灰度图像（单通道）。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了从图像数据加载、预处理、特征提取到聚类分析、结果评估与可视化的完整流程整合，同时提供了用户交互界面用于参数设置与结果调整。