基于支持向量机的图像自动分割系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于支持向量机（SVM）的图像自动分割系统。通过对图像进行预处理、提取颜色与纹理等低层次特征，并训练SVM模型实现高效分割，适用于彩色或灰度图像处理。

详 情 说 明

基于支持向量机的图像自动分割系统

项目介绍

本项目开发了一种基于支持向量机（SVM）的图像分割算法。系统能够对输入的彩色或灰度图像进行预处理、特征提取和像素级分类，最终实现图像的语义分割。该系统适用于医学图像分析、遥感图像处理和计算机视觉等多种应用场景。

功能特性

• 图像预处理：支持图像降噪和对比度增强操作
• 多维度特征提取：提取颜色、纹理和边缘等低层次视觉特征
• SVM分类器：构建多类SVM分类器实现像素级语义分割
• 结果优化：包含分割结果的后处理步骤，提高准确性和连贯性
• 多样化输出：生成分割掩码、可视化叠加图、评估报告和区域统计信息

使用方法

1. 准备输入图像（支持PNG、BMP、JPEG格式，推荐分辨率不低于512x512像素）
2. 运行主程序启动图像分割流程
3. 查看生成的输出结果：

- 分割掩码图像（二值或多标签格式） - 分割结果叠加可视化图 - 分割精度评估报告（含像素精度、IoU等指标） - 分割区域统计信息（面积、边界、位置等参数）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐R2018b或更高版本）
• 硬件建议：内存不小于8GB，支持图形显示功能

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，集成了图像预处理、特征提取、模型训练与预测、结果优化及输出生成等多个关键模块。具体实现了图像加载与格式转换、噪声滤波与对比度调整、多特征向量计算、SVM分类器构建与像素分类、分割边界优化处理，以及各类结果文件的生成与保存。