基于MATLAB的块划分特征提取与SVM图像环境分类系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现图像环境自动分类，通过网格块划分与多特征提取，结合SVM分类器，可准确识别古建筑、水体、植被等自然与人文环境类型，提供完整的图像分类解决方案。

详 情 说 明

基于块划分特征提取与SVM的图像环境分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像场景分类系统，专门用于识别自然与人文环境类型（如古建筑、水体、植被等）。系统采用创新的图像块划分策略，将输入图像划分为多个规则网格块，对每个图像块提取多种视觉特征，通过多特征融合与降维处理后，使用支持向量机（SVM）分类器进行训练和预测。该系统能够有效识别复杂环境场景，并提供可靠的分类置信度评估。

功能特性

• 图像块划分处理：支持自定义网格尺寸，将图像划分为规则块进行局部特征分析
• 多特征提取与融合：提取颜色、纹理、形状等多种视觉特征，并进行特征级融合
• 智能特征降维：采用PCA等降维技术消除特征冗余，提高分类效率
• SVM分类识别：基于支持向量机实现高精度场景分类，支持多类别识别
• 结果可视化：提供分类结果图像显示，可选显示网格划分和特征区域
• 性能评估：生成详细分类报告，包括准确率、混淆矩阵等评估指标

使用方法

训练模式

1. 准备带标签的训练图像数据集（JPG/PNG格式）
2. 配置图像块划分参数（如16×16像素）
3. 选择需要提取的特征类型组合
4. 设置SVM超参数（核函数、惩罚因子等）
5. 运行训练程序生成分类模型

预测模式

1. 输入待分类图像（建议分辨率不低于512×512像素）
2. 加载预训练的SVM分类模型
3. 系统自动进行图像块划分和特征提取
4. 输出图像场景类别标签和置信度评分
5. 可选生成可视化结果和分类报告

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（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，承担着系统核心流程的调度与控制功能，具体实现了图像数据的读取与预处理、参数配置的初始化、图像块的自动化划分与特征提取过程的执行、支持向量机分类器的训练与预测管理、分类结果的生成与可视化输出，以及性能评估指标的计算与展示等一系列关键操作。