基于MATLAB的最小错分概率贝叶斯分类器图像模式识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的数字图像贝叶斯分类系统，通过图像预处理、特征提取、概率建模和最小错分概率决策，可对输入的图像数据进行精准自动分类。系统基于MATLAB开发，提供高效的图像识别解决方案。

详 情 说 明

基于最小错分概率贝叶斯分类器的数字图像模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的数字图像模式识别系统，其核心是基于最小错分概率准则的贝叶斯分类器。系统通过提取图像的统计特征，构建贝叶斯概率模型，实现对待分类图像的最优决策。该系统适用于多类别的图像自动识别任务，能够提供高精度的分类结果和直观的可视化分析。

功能特性

• 完整的分类流程：集成图像预处理、特征提取、模型训练、分类决策和结果分析
• 多特征支持：支持灰度统计特征和纹理特征等多种图像特征提取
• 概率模型构建：采用参数估计方法建立各类别的概率密度函数模型
• 最小错分概率决策：基于贝叶斯理论实现最优分类边界决策
• 全面结果分析：提供分类准确率、混淆矩阵、概率分布等多维度评估
• 可视化展示：直观展示分类结果、置信度及概率分布特性

使用方法

1. 准备训练数据：组织已标注的图像样本集，确保每个类别有足够的训练样本
2. 配置测试数据：准备好待分类的未标注图像文件
3. 设置参数：根据具体任务调整特征提取和模型训练参数
4. 运行系统：执行主程序开始训练和分类过程
5. 查看结果：分析生成的分类报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox 图像处理工具箱
• Statistics and Machine Learning Toolbox 统计与机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理图像数据（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，其核心功能包括：控制系统整体运行逻辑，协调各模块顺序执行；实现图像数据的读取与预处理操作；完成特征向量的提取与标准化处理；执行基于训练样本的概率密度函数参数估计；计算测试样本的后验概率并进行分类决策；生成分类准确率统计与混淆矩阵分析；以及负责各类结果图表的数据可视化展示。