基于MATLAB的数字图像分类识别系统

资 源 简 介

该项目旨在通过MATLAB环境开发一套能够自动识别0到9共十个数字的图像处理系统。项目核心功能涵盖了从原始图像输入到最终分类预测的全流程。首先，系统会对包含100幅数字图像的数据集进行整合与划分，将其分为专门用于算法学习的训练集和用于验证算法性能的测试集。在实现过程中，系统对每幅图像进行一系列关键的图像处理操作，包括灰度化转换、二值化分割、图像形态学去噪以及将图像调整为统一大小的归一化处理，从而确保数据的一致性。 特征提取环节是该系统的关键，通过提取图像的像素分布信息、重心特征、周长面积比或垂直水平投影特

详 情 说 明

数字图像分类识别系统 - README

项目介绍

本系统是一个基于 MATLAB 环境开发的数字图像分类识别平台。该系统通过集成图像处理技术与深度学习算法，实现对 0 到 9 十个阿拉伯数字的手写/模拟图像进行自动识别。系统完整覆盖了数据集生成、图像预处理、特征提取、模型训练、分类判别及结果评估的全流程，为数字识别任务提供了一套闭环的解决方案。

功能特性

• 自动化数据生成：系统内置模拟数据生成模块，能够自动创建包含 100 幅带有随机噪声和位移的数字图像，确保系统在无外部数据集时也能独立运行。
• 完善的图像预处理：集成了灰度化、基于 Otsu 法的二值化分割、形态学去噪（闭运算）以及统一比例的重采样（归一化）技术。
• 稳健的特征建模：将空间图像信息转化为规律的特征向量，通过 16x16 像素点的分布信息构建 256 维的特征空间。
• 智能化分类模型：采用反向传播（BP）神经网络，通过模式识别网络进行多轮迭代学习，建立精确的标签映射。
• 多维度性能评估：提供系统整体准确率、各数字类别独立准确率，并通过混淆矩阵直观展示误判分布。
• 结果可视化：支持测试集结果的图形化展示，直观对比真实标签与预测标签。

主要实现逻辑与流程

1. 数据集初始化与划分

系统首先生成 100 幅模拟数字图像。通过设置随机数种子保证实验的可重复性。将总数据集按 70% 的比例划分为训练集，用于优化神经网络权重；剩余 30% 作为测试集，用于验证模型的泛化能力。

1. 图像预处理流程

对输入的每一幅图像顺序执行以下操作：

• 颜色空间转换：判断并确保图像处于灰度模式。
• 自动阈值分割：利用 graythresh 函数计算全局阈值，将图像转化为黑白二值图像。
• 形态学处理：使用半径为 1 的圆盘状结构元素进行闭运算，填充数字内部可能存在的孔洞，增强特征连通性。
• 尺寸归一化：将所有图像调整为 16x16 像素，消除原始图像大小差异带来的干扰。

1. 特征向量提取

将完成预处理的二值化图像矩阵展开为一行长度为 256 的双精度浮点数向量。该特征向量直接代表了数字在空间中的像素分布情况，作为神经网络的输入输入层数据。

1. BP 神经网络训练

• 网络构建：创建一个包含 50 个隐藏层节点的模式识别神经网络。
• 标签处理：将 0-9 的原始数字标签转换为 One-hot 编码格式，以适配多分类任务。
• 模型优化：设置训练步数为 500 次，目标误差为 1e-5，通过训练集数据不断调整网络连接权值，直至模型收敛。

1. 分类判别与统计

将测试集输入训练好的模型，获取预测输出。通过寻找输出向量中的最大值索引，重新转换为 0-9 的数字标签。系统通过逐一对比预测值与真实值，计算整体正确率。

1. 结果可视化展示

• 混淆矩阵：绘制热力图形式的混淆矩阵，纵轴为真实标签，横轴为预测标签，方格内的数值代表样本数量。
• 样本比对照：在可视化窗口中随机展示部分测试集样本及其处理后的二值图像，并在标题中标注预测结果是否正确。

关键算法说明

• Otsu (大津法)：一种自适应的阈值确定算法，通过最大化类间方差，自动寻找背景与前景的最佳分割点。
• 形态学闭运算：先膨胀后腐蚀的过程，能够平滑图像轮廓、连接细窄的间断并填充微小虚影，提升特征稳定性。
• BP 神经网络 (Backpropagation)：核心算法利用梯度下降法通过反向传播调整权值，是当前最成熟的浅层神经网络分类器，适合处理非线性映射问题。

系统要求

• 软件环境：MATLAB 2018b 或更高版本。
• 必备工具箱：

- Image Processing Toolbox (图像处理工具箱) - Deep Learning Toolbox (深度学习工具箱/原神经网络工具箱) - Statistics and Machine Learning Toolbox (统计与机器学习工具箱)

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件。
2. 将系统相关的所有函数脚本置于同一个当前工作目录下。
3. 在命令行窗口直接调用主函数或点击运行按钮。
4. 系统将依次在命令行窗口输出：初始化状态、网络训练进度、整体准确率报告、各数字细分准确率。
5. 等待训练完成后，系统会自动弹出可视化窗口，展示混淆矩阵和图像识别结果对比图。