基于MATLAB的水果图像识别与特征分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，实现水果图像的自动化识别与分析。系统对图像进行预处理、边缘检测和阈值分割，提取关键特征以分类不同水果种类，适用于农业研究与智能分拣应用。

详 情 说 明

基于图像处理的水果特征识别与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的图像处理系统，专注于实现水果图像的自动化识别与分类。系统通过对输入的彩色水果图像进行预处理、特征提取和模式识别，能够准确区分常见水果种类（如苹果、香蕉、橙子等）。核心技术包括图像增强、边缘检测、阈值分割以及多维度特征分析，为水果识别提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 图像预处理：自动完成图像灰度化、噪声滤波和尺寸标准化，提升图像质量。
• 目标区域分割：采用Canny边缘检测与Otsu自适应阈值算法，精确分离水果主体与背景。
• 多特征提取：综合颜色（直方图统计）、形状（周长、圆形度等描述子）和纹理特征进行分析。
• 智能分类识别：基于提取的特征建立分类模型，输出水果类别及识别置信度。
• 过程可视化：实时展示灰度化、边缘检测、分割掩模等关键步骤的中间图像。
• 数据导出：生成包含颜色均值、周长等量化参数的特征数据表格。

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为JPG或PNG格式，内容为背景简洁、光照均匀的单一水果，分辨率建议不低于300×300像素。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中执行主脚本，系统将自动加载并处理图像。
3. 查看结果：程序运行后，命令行将显示识别结果（水果类别与置信度），同时弹出窗口展示处理过程图像及特征数据表格。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序模块整合了系统的核心处理流程，负责协调图像导入、预处理、特征分割、参数计算以及分类决策等关键任务，并控制最终识别结果与可视化信息的输出。