MATLAB实现的卷积神经网络图像特征提取与可视化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建多层CNN模型，支持多种图像格式的输入，能够逐层提取并可视化低级到高级的图像特征。用户可自定义网络结构与训练参数，适用于图像分析和深度学习研究。

详 情 说 明

基于卷积神经网络（CNN）的图像特征提取与可视化系统

项目介绍

本项目构建并训练了一个多层卷积神经网络，用于对输入的静态图像进行自动化特征提取。系统能够从原始图像中逐层提取从低级到高级的语义特征，并提供丰富的可视化功能，帮助用户深入理解CNN的特征学习过程。用户可通过灵活配置网络结构和训练参数，获得各层次的特征图谱和特征向量，满足后续分析或分类任务的需求。

功能特性

• 多层特征提取：自动提取图像在各个卷积层的特征表示
• 灵活网络配置：支持用户自定义CNN网络结构和超参数
• 多格式输入支持：兼容JPG、PNG、BMP等多种图像格式，支持RGB和灰度图像
• 批量处理能力：可处理单张图像或图像数据集批量作业
• 丰富可视化输出：

- 各卷积层特征图谱热力图展示 - 特征降维可视化（PCA、t-SNE分析）

• 完整结果输出：

- 全连接层特征向量（数值矩阵格式） - 特征提取性能指标报告（时间消耗、特征维度等）

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理图像置于指定输入目录，支持标准尺寸或自定义尺寸调整
2. 配置参数：根据需求修改网络结构和训练参数设置
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取流程
4. 查看结果：在输出目录中查看生成的特征可视化结果和数值数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议8GB以上，处理大型数据集时需16GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了图像数据读取与预处理、卷积神经网络的前向传播计算、各层级特征图谱的提取与可视化渲染、特征向量的结构化输出以及处理性能的统计分析。该文件作为系统的主要执行入口，协调各个功能组件的协同工作，确保特征提取流程的完整执行。