MATLAB图像模式分类系统：不变矩特征提取与神经网络模糊分类

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一套图像模式模糊分类系统，通过提取图像的7个不变矩几何特征，构建神经网络分类模型。系统能够有效识别图像的关键特征，完成训练与预测，支持对新图像进行智能模糊分类。

详 情 说 明

基于不变矩特征与神经网络的图像模式模糊分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于图像几何特征与神经网络相结合的图像模式模糊分类系统。系统核心利用Hu不变矩提取图像的关键几何特征，构建前馈神经网络分类模型，并采用模糊分类算法输出图像的类别隶属度。该系统能够有效识别图像模式，适用于对具有几何形态特征的图像进行分类任务。

功能特性

• Hu不变矩特征提取：自动计算图像的7个不变矩，形成对平移、旋转、缩放不变的稳健特征向量。
• 神经网络分类器：利用提取的特征训练前馈神经网络，学习复杂的模式判别边界。
• 模糊分类输出：提供测试图像的预测类别及其对应的隶属度概率，反映分类结果的置信水平。
• 全面的性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵及训练过程曲线，便于模型分析与优化。
• 灵活的输入支持：支持常见格式的彩色/灰度图像作为训练和测试数据。

使用方法

1. 准备数据：将训练图像按类别组织，并准备好对应的类别标签文件。
2. 配置参数：在相应脚本或函数中设置神经网络的结构参数（如隐藏层数、节点数）和训练参数（如训练次数）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将依次完成特征提取、网络训练、模型保存等流程。
4. 进行分类：加载训练好的模型，输入测试图像，系统将输出其分类结果和隶属度。
5. 查看结果：获取生成的特征文件、模型文件、分类报告及性能评估图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox, Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox)

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口与控制中心，其主要实现了整个分类流程的调度与整合。具体包括：调用函数读取并预处理输入的训练与测试图像集；执行Hu不变矩特征的计算以生成特征矩阵；根据用户配置的参数构建并训练前馈神经网络模型；将训练完毕的网络模型序列化保存至本地文件；利用已保存的模型对新的测试图像进行模式识别与模糊分类预测；最后，生成并可视化分类性能评估结果，如准确率与混淆矩阵。