基于不变矩特征与BP神经网络图像模糊分类的MATLAB实现

资 源 简 介

该项目提供一套完整的图像模式分类解决方案，利用Hu不变矩提取具备旋转、平移和尺度不变性的特征，结合BP神经网络实现模糊分类。包含特征提取、模型训练与测试模块，并附带示例数据集，适用于图像识别与模式分类研究。

详 情 说 明

基于不变矩特征与BP神经网络的图像模式模糊分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像模式模糊分类系统。该系统利用图像处理与模式识别技术，通过提取对尺度、旋转和位移具有不变性的Hu矩特征，并结合BP神经网络分类器，实现对多类别图像的模糊分类。系统提供了从数据预处理、特征提取、网络训练到分类测试的全流程解决方案，能够输出分类概率分布和置信度评分，为图像模式识别提供了一种稳健且有效的分类方法。

功能特性

• 不变性特征提取：自动计算图像的7个Hu不变矩，确保特征对图像的尺度缩放、旋转和平移变换具有鲁棒性。
• BP神经网络分类：构建多层前馈神经网络（BP神经网络），利用误差反向传播算法进行训练，实现高效的图像模式分类。
• 模糊分类输出：分类结果以概率向量的形式呈现，反映测试图像属于各个类别的可能性，而非非此即彼的硬决策，提供更丰富的分类信息。
• 完整的处理流程：集成数据集加载与预处理、特征提取、神经网络训练、模型评估以及单张图像测试等多个模块，形成端到端的分类系统。
• 全面的结果分析：系统提供训练过程的误差收敛曲线、分类准确率、召回率等评估指标，便于用户分析和优化模型性能。

使用方法

1. 准备数据：将训练图像按类别存放于指定目录结构下。准备好待分类的测试图像。
2. 配置参数：在相应的配置文件或脚本中，设置神经网络的结构参数（如隐藏层神经元数量）、训练参数（如学习率、迭代次数）以及图像类别标签。
3. 运行训练：执行训练脚本，系统将自动提取所有训练图像的特征，并训练BP神经网络分类模型。训练完成后会生成模型文件及训练报告。
4. 进行分类：加载训练好的模型，对测试图像进行特征提取和分类，系统将输出其属于各个类别的概率以及最终的分类决策与置信度。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱），Neural Network Toolbox（神经网络工具箱，现通常包含在Deep Learning Toolbox中）

文件说明

主程序文件 main.m 集成了系统的核心功能流程，负责协调整个分类任务的执行。其主要能力包括：调用数据预处理模块读取并规整图像数据；驱动Hu不变矩特征的计算过程，生成特征向量集；构建BP神经网络模型架构，并利用特征数据完成网络的训练与参数优化；加载已训练好的网络模型对新的测试图像进行特征提取与模糊分类预测；最终生成并展示分类结果、置信度以及模型性能评估报告。