MATLAB二维图像特征抽取分类系统实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过二维图像矩阵直接操作，实现高效图像特征抽取与分类，避免一维向量化处理中的高维问题，提升计算效率与分类精度。

详 情 说 明

基于二维图像特征抽取的分类系统设计与实现

项目介绍

本项目开发了一个基于二维图像特征抽取的图像分类系统。系统直接对二维图像矩阵进行操作，提取图像的内在特征，避免传统一维向量化处理带来的维数灾难、计算复杂度高以及协方差矩阵奇异等问题。通过采用二维特征抽取技术（如2D-PCA、2D-LDA），系统在显著提升计算效率的同时，提高了分类识别的准确率。系统集成多种分类器，支持对提取特征的分类和模型性能的全面评估。

功能特性

• 直接矩阵处理：输入图像无需展平为一维向量，直接以原始二维矩阵形式进行特征抽取。
• 高效的二维特征抽取：实现了二维主分量分析（2D-PCA）和二维线性判别分析（2D-LDA）算法，有效降低计算复杂度。
• 多分类器支持：集成支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等多种分类器，便于对比评估分类性能。
• 全面的性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵、精度、召回率等评估报告。
• 模型持久化：支持将训练完成的特征提取模型和分类模型保存，便于后续部署和使用。

使用方法

1. 准备数据：将图像数据按类别组织，系统支持JPG、PNG、BMP等常见灰度图像格式。
2. 配置参数：在运行主程序前，根据需要设置特征抽取方法（2D-PCA或2D-LDA）、分类器类型及其参数。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、特征提取、模型训练和评估。
4. 查看结果：程序运行后，将在指定目录生成特征矩阵、评估报告和训练好的模型文件（如启用保存功能）。
5. 预测新图像：使用训练好的模型，输入新的二维图像矩阵，系统可输出其预测的类别标签。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱（具体版本依赖代码实现）

文件说明

主程序文件作为系统的入口和控制核心，负责整个分类流程的协调与执行。其功能主要包括：调用图像读取模块加载数据集；根据用户配置选择并执行特定的二维特征抽取算法；利用抽取出的特征训练指定的分类器模型；对整个系统的分类性能进行评估并生成报告；提供模型保存与加载的接口，支持对新图像数据进行预测。