MATLAB图像识别系统：基于Zernike矩不变特征的分类工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了利用Zernike矩不变特征的图像识别与分类系统。能够提取图像的几何与纹理特征，具备旋转、缩放和镜像不变性，适用于目标检测和图像分析任务。

详 情 说 明

基于Zernike矩不变特征的图像识别与分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Zernike矩不变特征的图像识别与分类系统。系统通过计算图像的Zernike矩，提取具有旋转、缩放和镜像不变性的特征向量，有效捕捉图像的几何与纹理特性。适用于目标检测、形状分析、模式识别等计算机视觉任务，为图像分类提供稳定可靠的特征表示。

功能特性

• 不变性特征提取：自动提取对旋转、缩放和镜像变换不敏感的Zernike矩特征
• 多格式图像支持：支持灰度图像和RGB彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 智能预处理：支持图像尺寸统一化处理，可配置动态缩放功能
• 可视化分析：提供Zernike矩重构图像、特征分布图等分析图表
• 标准化输出：生成MATLAB标准格式(.mat)的特征向量文件，便于后续机器学习应用

使用方法

1. 图像准备：将待处理图像放置于指定输入目录，确保图像格式兼容
2. 参数配置：在main.m中设置Zernike矩的最大阶数、图像缩放尺寸等参数
3. 执行提取：运行主程序，系统将自动进行灰度转换、预处理和特征计算
4. 结果获取：在输出目录查看生成的特征矩阵文件和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 内存建议：4GB以上RAM，处理高分辨率图像时建议8GB
• 磁盘空间：至少500MB可用空间用于临时文件存储

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式转换、尺寸标准化预处理、Zernike矩多阶次计算、特征向量归一化处理、结果数据持久化存储以及特征可视化分析等关键功能模块，为用户提供完整的特征提取解决方案。