基于MATLAB平台的图像处理与目标识别综合实验研究

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了图像处理与目标识别的集成应用。功能包括显微镜下染色体自动分类与数量统计，以及不同光照角度下车牌定位与字符分割。

详 情 说 明

基于MATLAB平台的图像处理与目标识别综合实验研究

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，集成图像处理与目标识别技术，实现了三个典型应用场景：显微镜染色体图像的自动分类与数量统计；复杂场景下车牌定位与字符分割；基于BP神经网络的手写数字识别。系统覆盖了从图像预处理、目标检测定位到特征提取与模式识别的完整技术链，展示了图像分析技术在实际问题中的综合应用。

功能特性

• 染色体分析：自动识别显微镜图像中的染色体，实现分类统计与可视化标注
• 车牌识别：适应不同光照和角度条件，精准定位车牌区域并分割字符序列
• 手写字符识别：采用BP神经网络模型，对标准化手写数字图像进行高精度分类
• 完整流程：集成图像增强、区域提取、特征选择和模式识别等核心处理环节

使用方法

1. 染色体识别模块

准备染色体图像（JPG/PNG格式），运行对应模块即可获得染色体分类图示和数量统计报告。

1. 车牌识别模块

输入车辆照片（JPG/BMP格式），系统将输出带车牌定位框的图像和分割后的字符序列。

1. 字符识别模块

载入28×28像素手写数字灰度图像（BMP格式），系统将显示识别准确率曲线和分类结果对比表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Neural Network Toolbox
• 至少4GB内存（染色体处理推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了三大核心功能模块的调度逻辑，包含图像数据读取预处理、算法参数初始化、各识别任务的功能调用以及结果可视化输出。通过统一的控制流程协调各技术模块的执行顺序，确保染色体统计、车牌定位和字符分类任务能够独立或协同运行，并生成符合要求的分析报告与图形化结果。