MATLAB多维直方图特征统计分析系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB实现，能够从图像或数据集的灰度/颜色直方图中提取多维统计学特征，包括均值、方差、偏度和峰度，用于分析数据分布特性与结构特征。适用于图像处理、数据挖掘等领域的高效特征量化分析。

详 情 说 明

基于多维特征的直方图数据属性分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的直方图特征提取与分析系统，能够对图像或数据集的灰度/颜色直方图进行多维度统计学特征计算。系统通过计算均值、方差、偏度、峰度、能量和熵等六个关键统计指标，从统计角度深入揭示数据分布特性，适用于图像处理、数据分析和模式识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 多模式输入支持：支持单通道灰度图像、多通道彩色图像以及预计算的直方图数据多种输入形式
• 全面特征提取：计算6个核心统计学特征参数：

- 均值：衡量数据集中趋势 - 方差：反映数据离散程度 - 偏度：表征分布对称性 - 峰度：描述分布陡峭程度 - 能量：体现数据强度 - 熵：评估信息复杂度

• 高效矩阵运算：采用MATLAB优化矩阵运算，确保特征计算的高效性
• 多样化输出：提供数值结果、可视化图表和CSV报告文件三种输出方式
• 批量处理能力：支持对多个图像或数据集进行批量特征分析

使用方法

基本调用格式

% 单图像分析 features = main('image.jpg');

% 批量分析多图像 features = main({'image1.jpg', 'image2.png'});

% 使用预计算直方图 hist_data = imhist(imread('image.jpg')); features = main(hist_data);

输出选项控制

% 生成可视化图表 features = main('image.jpg', 'Plot', true);

% 导出CSV报告 features = main('image.jpg', 'Export', true, 'Filename', 'results.csv');

% 组合选项 features = main({'img1.jpg', 'img2.jpg'}, 'Plot', true, 'Export', true);

输出结构说明

系统返回的结构体数组包含以下字段：

• mean: 均值
• variance: 方差
• skewness: 偏度
• kurtosis: 峰度
• energy: 能量
• entropy: 熵

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大尺寸图像时推荐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，包括输入数据的解析与验证、直方图的生成与归一化处理、六种统计学特征的高效计算算法、结果数据的结构化输出管理、可选的可视化图表生成功能以及批量数据处理和报告导出能力。该文件通过模块化设计实现了完整的直方图分析流程，确保用户可以通过简洁的接口调用获得全面的分析结果。