MATLAB实现基于空间金字塔匹配(SPM)的图像分类与识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现空间金字塔匹配(SPM)算法，通过提取SIFT/HOG等局部特征，进行多尺度图像划分并构建特征直方图。结合SVM或线性分类器，完成高效的图像分类与识别任务。

详 情 说 明

基于空间金字塔匹配（SPM）的分类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于空间金字塔匹配（SPM）算法的图像分类与识别系统。通过提取图像的局部特征（如SIFT、HOG等），利用空间金字塔结构对图像进行多尺度划分并构建特征直方图，结合支持向量机（SVM）或线性分类器进行模型训练与分类。该系统可广泛用于场景分类、物体识别等计算机视觉任务，具备较强的空间信息保留能力和分类鲁棒性。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用空间金字塔结构，捕捉图像的全局与局部信息
• 灵活特征支持：支持SIFT、HOG等多种局部特征描述符
• 高效特征编码：集成词袋模型（Bag of Words）或Fisher向量等编码方法
• 强大分类器：支持SVM和线性分类器，确保分类精度
• 全面评估指标：提供分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等性能评估
• 可视化结果：生成直观的分类结果可视化图像

使用方法

训练阶段

1. 准备带标签的图像训练数据集（如Caltech101/256格式）
2. 配置参数（金字塔层数、特征类型、分类器类型等）
3. 运行训练程序，系统将生成分类模型文件（.mat格式）及特征词典

测试阶段

1. 输入未标注的待分类图像（JPG、PNG等格式）
2. 加载预训练模型进行分类识别
3. 获取图像分类标签、置信度分数及可视化的分类结果图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 建议内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了整个系统的核心流程控制，主要包括数据预处理、特征词典构建、空间金字塔特征提取、分类模型训练与优化、图像分类预测以及结果可视化与性能评估等一系列完整功能。