MATLAB实现的基于稀疏编码的图像分类与演示系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB图像分类解决方案，通过字典学习、稀疏编码和分类预测三大核心模块实现高效图像识别。系统包含训练和测试流程，并附带可视化演示界面，支持用户快速上手和结果验证。

详 情 说 明

基于稀疏编码的图像分类与演示系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于稀疏编码的图像分类系统。系统通过字典学习技术从训练图像中提取代表性特征，利用稀疏编码方法对图像进行高效表示，最后结合支持向量机分类器实现准确的图像分类。系统提供完整的演示功能，支持用户自定义数据集训练，并可视化展示关键过程和结果。

功能特性

• 完整的处理流程：集成字典学习、稀疏编码、分类预测三大核心模块
• 灵活的参数配置：支持字典大小、稀疏度、训练迭代次数等参数自定义
• 多格式数据支持：兼容JPG、PNG等高分辨率图像格式，统一处理为256×256像素
• 全面可视化展示：提供特征字典、稀疏系数、分类准确率曲线、混淆矩阵等多种可视化结果
• 性能分析报告：自动生成训练时间、测试时间、分类准确率等统计信息

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集，确保图像尺寸统一为256×256像素
2. 配置字典大小（默认256）、稀疏度（默认10）、迭代次数（默认50）等参数
3. 运行训练程序，系统将自动学习特征字典并训练分类模型

测试阶段

1. 准备待分类的单张或多张测试图像
2. 运行测试程序，系统将输出每张图像的预测类别和置信度
3. 查看生成的可视化结果和性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，具体实现了以下核心功能：数据预处理与图像规格化、基于K-SVD算法的字典训练、使用正交匹配追踪方法进行稀疏编码、支持向量机分类模型的构建与预测、多种可视化结果的生成展示、以及整体性能指标的统计与输出。该文件作为系统的主要入口，协调各模块间的数据流转与功能调用。