基于主成分分析与图像特征融合的MATLAB协同通信图像分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现图像分类系统，通过PCA降维融合灰度统计与纹理特征（基于灰度共生矩阵）构建分类模型，适用于通信场景下的协同图像分析。

详 情 说 明

基于主成分分析与图像特征融合的协同通信图像分类系统

项目介绍

本项目设计了一个结合主成分分析（PCA）与多模态图像特征的分类系统，通过提取图像的灰度统计特征与纹理特征（基于灰度共生矩阵）进行协同通信分类分析。系统实现了图像特征的降维融合，建立了高效的分类模型，可应用于通信设备图像识别、信号模式分类等场景。

该系统包含完整的图像预处理、特征提取、PCA降维、分类器训练与测试模块，并提供丰富的可视化分析结果，为通信图像分类提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 多模态特征提取：同时提取图像的灰度统计特征和基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征
• 智能降维处理：采用主成分分析（PCA）技术对高维特征进行降维融合，保留主要特征信息
• 高效分类模型：基于支持向量机（SVM）算法构建分类器，实现高精度图像分类
• 全面可视化分析：提供特征分布对比、分类决策边界、混淆矩阵等多种可视化结果
• 模块化设计：各功能模块独立设计，便于功能扩展和维护

使用方法

数据准备

1. 准备包含至少2个类别的通信相关图像数据集
2. 图像格式支持.jpg/.png/.bmp等常见格式
3. 建议将图像统一尺寸为256×256像素
4. 准备对应的类别标签文件（.mat或.txt格式）

运行流程

1. 将图像数据集和标签文件放置在指定目录
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：

- 图像预处理与数据加载 - 多模态特征提取（灰度特征+纹理特征） - PCA特征降维与融合 - SVM分类模型训练 - 模型性能评估与可视化分析

1. 查看生成的分类结果和可视化图表
2. 保存训练完成的分类模型供后续使用

结果输出

系统运行后将生成：

• 特征分析报告（原始特征与PCA降维后的特征分布对比）
• 分类性能指标（准确率、精确率、召回率、F1-score及混淆矩阵）
• 多种可视化结果（原始图像展示、特征空间散点图、分类决策边界等）
• 训练完成的分类模型文件（.mat格式）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要的工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、灰度统计特征与纹理特征的双重提取、主成分分析降维处理、支持向量机分类模型的构建与训练、分类性能的全面评估以及多种分析结果的可视化展示。该文件通过模块化设计实现了从特征提取到分类决策的完整流程，确保了系统的高效运行与结果输出。