MATLAB二维特征抽取图像分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现二维图像特征抽取分类系统，直接处理二维图像矩阵，采用2DPCA等算法避免一维转换带来的计算复杂度和协方差矩阵奇异问题，提升分类效率和准确性。

详 情 说 明

基于二维特征抽取的图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于二维图像特征抽取的自动化分类系统。传统图像分类方法通常需要先将二维图像矩阵转换为一维向量，这会带来计算量大、协方差矩阵奇异等问题。本项目直接对二维图像矩阵进行特征提取，实现了二维主分量分析（2DPCA）、二维线性鉴别分析（2DLDA）以及二维核主分量分析（2DKPCA）等核心算法。该系统能够有效提升图像分类的效率和识别率，适用于人脸识别、物体分类等多种应用场景。

功能特性

• 直接二维矩阵处理：避免图像向量化，直接从原始二维图像矩阵中抽取特征。
• 支持多种二维特征抽取算法：包括2DPCA、2DLDA、2DKPCA。
• 批量图像输入支持：可高效处理包含多个类别的二维灰度图像数据集。
• 全面的输出结果：提供分类识别结果（类别标签、置信度得分）、特征投影矩阵、分类器训练模型以及在测试集上的识别准确率报告。

使用方法

1. 准备数据：将数据集组织为矩阵形式（如M×N像素矩阵），确保图像为灰度格式。
2. 配置参数：根据需求在配置文件中设置特征抽取算法、分类器类型等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行特征抽取、模型训练和分类识别。
4. 获取结果：查看生成的分类结果、模型文件及准确率报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（如使用特定分类器）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，包括图像数据的读取与预处理、多种二维特征抽取算法的执行、分类模型的训练与优化，以及最终在测试集上的分类识别与准确率评估。它负责协调各模块的调用顺序与数据传递，并输出分类结果、特征投影矩阵及性能报告。