MATLAB图像分割与识别系统：Ncut算法与SVM分类集成方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过标准化预处理、Ncut图像分割、特征提取与SVM分类，实现高效的图像区域分割与目标识别。系统支持颜色、纹理等多特征融合，适用于复杂场景下的图像分析任务。

详 情 说 明

基于Ncut分割与SVM分类的图像分割与识别系统

项目介绍

本项目是一个集成了图像分割与区域识别功能的系统。系统对输入图像进行标准化预处理后，首先采用Normalized Cut（Ncut）算法进行图像区域分割，将图像划分为多个同质区域。随后，系统提取每个区域的颜色、纹理等视觉特征，并利用支持向量机（SVM）分类器对区域进行自动分类识别。该系统适用于图像识别、语义分割及场景理解等计算机视觉应用场景，旨在实现从像素级处理到区域级语义理解的有效转化。

功能特性

• 图像预处理: 支持对输入的RGB或灰度图像进行标准化处理，为后续分割与特征提取做准备。
• Ncut图像分割: 基于归一化割算法实现图像的区域分割，用户可指定期望的分割区域数量。
• 多特征提取: 从分割后的区域中提取关键视觉特征，包括颜色特征与纹理特征。
• SVM分类识别: 利用支持向量机模型对提取的特征进行分类，输出每个区域的类别标签及置信度。
• 结果可视化: 提供分割结果的可视化（如区域边界叠加图、区域标记图）以及分类结果输出。
• 性能评估: 支持对图像分割质量与区域分类准确性进行量化评估（需提供真实标签）。

使用方法

1. 准备输入: 准备待处理的图像文件（如JPG、PNG格式）。
2. 配置参数（可选）: 根据需要调整Ncut分割的区域数量，或指定已训练好的SVM模型文件路径。
3. 运行主程序: 执行系统主入口函数，系统将自动完成预处理、分割、特征提取与分类的全流程。
4. 获取输出: 程序运行后，将生成：

* 图像分割结果图。 * 各区域的分类标签及概率列表。 * （可选）分割与分类的性能评估报告。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 编程环境: MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具箱: 需要安装 Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序入口文件集成了系统的核心处理流程。它主要负责协调整个系统的运行，具体功能包括：读取输入图像数据，调用图像预处理模块，执行基于Ncut算法的图像分割，驱动特征提取模块获取区域的颜色与纹理特征，加载或调用SVM分类模型对区域进行识别分类，并最终完成结果的可视化输出与性能评估计算。