MATLAB多特征联合图像分析与向量化工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具包提供图像多特征联合提取功能，包括中心矩特征、形态学指标、歪斜角度分析和IProps统计特征。可将图像数据集转化为标准化特征向量，为机器学习模型训练提供高效数据预处理支持。

详 情 说 明

基于多特征联合的图像分析及向量化工具

项目介绍

本项目是一个专业的图像特征提取工具，旨在对输入的图像数据集进行多维度特征分析，生成标准化的特征向量，为机器学习模型训练与测试提供高质量的数据支持。通过综合计算图像的中心矩特征、形态学预测指标、纸质图像歪斜角度以及IProps函数的统计特征，本工具能够有效服务于图像分类、质量评估和歪斜矫正等多种计算机视觉任务。

功能特性

• 多维特征提取：同时提取7个中心矩特征、形态学预测值、歪斜角度估计值和IProps多维统计特征（如面积、周长、偏心率等）
• 标准化输出：生成规范的特征向量矩阵，每行对应一张图像的所有特征
• 灵活的数据处理：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，可处理包含可识别目标对象的各类图像
• 可视化分析：可选生成特征分布图和歪斜矫正前后的图像对比报告
• 归一化支持：根据用户需求提供特征标准化或归一化处理选项

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的图像数据集放入指定目录，可选择性准备标注文件用于训练阶段的真值对照
2. 配置参数：根据需要调整特征提取参数和归一化选项
3. 执行特征提取：运行主程序开始批量处理图像数据
4. 获取输出结果：程序将生成特征向量矩阵文件，可选生成可视化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写功能
• 建议内存4GB以上，处理大型数据集时需相应增加内存配置

文件说明

主程序文件实现了本项目的核心功能，包括图像数据的批量读取与预处理、多维度特征联合计算（涵盖中心矩分析、形态学指标预测、歪斜角度检测以及统计特征提取）、特征向量的规范化整合与输出，以及可选的可视化结果生成能力。该文件作为整个项目的调度中心，协调各功能模块有序执行，确保特征提取流程的完整性和准确性。