基于Hu不变矩的MATLAB图像特征提取与识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了灰度图像的Hu不变矩特征提取，支持批量处理与特征输出。内置可视化界面，适用于图像分类与识别任务，为计算机视觉研究提供便捷工具。

详 情 说 明

图像特征提取及识别系统（基于Hu不变矩）

项目介绍

本项目是一个基于Hu不变矩的图像特征提取及识别系统。系统通过计算图像的7个Hu不变矩，提取对平移、旋转和缩放等变换具有不变性的特征向量，适用于图像分类、目标识别等计算机视觉任务。系统支持批量图像处理，并提供特征可视化界面，方便用户分析和评估特征提取效果。

功能特性

• 灰度图像处理：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度图像输入
• Hu不变矩特征提取：准确计算图像的7维Hu不变矩特征向量
• 批量处理能力：支持单张图像和整个文件夹的批量特征提取
• 数据输出功能：生成包含特征向量的.mat格式数据文件
• 特征可视化：提供特征分布图表，直观展示特征数据
• 自动尺寸调整：支持标准图像尺寸自动预处理
• 特征归一化：采用标准化技术确保特征数据一致性

使用方法

1. 准备图像数据：将待处理的灰度图像放在指定文件夹中
2. 运行系统：启动主程序，选择单张图像或图像文件夹
3. 参数设置：根据需要调整图像预处理参数
4. 特征提取：系统自动计算Hu不变矩并生成特征向量
5. 结果查看：查看特征数据文件和分析报告
6. 可视化分析：通过特征分布图表评估提取效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大量图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理模块、Hu不变矩计算引擎、批量处理控制逻辑、特征数据输出管理以及可视化界面生成。该文件负责协调整个特征提取流程，从图像输入到结果输出的全过程控制，确保系统各模块协同工作并生成完整的分析报告。