MATLAB图像分割与分类系统：基于形态学处理和特征提取

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的MATLAB图像分析系统，通过图像分割、形态学优化、特征提取和分类器识别，可自动分离目标区域并实现准确分类。适用于医学影像、工业检测等领域的自动化分析。

详 情 说 明

基于形态学处理和特征提取的图像分割与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的完整图像分析与识别系统。系统实现了从图像输入到目标识别分类的全流程处理，核心流程包括图像分割、形态学优化、特征提取和分类识别。该系统适用于多种应用场景，如医学影像分析和工业质检等，能够有效处理包含特定目标的灰度或彩色图像，并输出详细的分析结果。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像分割、形态学处理、特征提取和分类识别四大模块
• 多格式图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 自适应分割技术：采用基于阈值的图像分割方法，有效分离目标与背景
• 形态学优化：运用开运算和闭运算处理，改善分割区域的质量和连续性
• 多维特征提取：提取面积、周长、形状因子等多种区域特征参数
• 智能分类识别：基于支持向量机(SVM)实现目标区域的准确分类
• 丰富输出结果：提供二值分割图、优化边界图、特征数据文件和分类报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像分辨率在512×512像素以上，目标特征清晰可见
2. 运行主程序：执行主函数启动系统处理流程
3. 选择输入源：根据提示选择待处理的图像文件
4. 模型加载：如已有预训练SVM模型(.mat格式)，可在相应步骤加载使用
5. 获取输出结果：系统自动生成分割结果、特征数据和分类报告等输出文件

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持高清图像处理

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制枢纽，负责协调整个图像处理流程的调度与执行。它实现了用户交互界面，完成图像的读取与预处理，依次调用分割算法、形态学操作模块、特征计算引擎以及分类识别组件，并统筹管理所有中间结果与最终输出的生成、保存与可视化展示。