基于SVM的图像分类与识别系统

资 源 简 介

该项目提供了一套完整的、可直接运行的MATLAB图像分类解决方案。系统核心采用支持向量机（SVM）算法，涵盖了从图像读取、数据预处理、特征提取到模型训练及测试的全部流程。在图像预处理阶段，程序会对原始图片进行标准化处理，包括大小统一调整、灰度化、中值滤波去噪等操作，确保不同来源的输入图像具有一致的处理基准。在特征提取环节，项目实现了如HOG（方向梯度直方图）特征提取，能够有效捕捉图像的轮廓和纹理信息，将其转化为高维特征向量。模型训练部分支持多类分类策略，允许用户灵活配置线性核、径向基（RBF）核等参数，并

详 情 说 明

基于支持向量机(SVM)的MATLAB图像分类系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB环境开发的完整图像分类方案。它利用支持向量机(SVM)这一强大的机器学习算法，实现了从数据准备、图像预处理、特征提取到模型训练与性能评估的自动化全流程。系统尤其擅长处理具有明显几何特征或纹理特征的图像分类任务，并集成了自动化的数据集模拟功能，确保用户在没有现成样本的情况下也能快速了解系统运行逻辑。

功能特性

1. 自动化环境适配：程序能够自动检测数据集路径，若本地不存在样本集，系统将自动生成包含三种不同几何特征（方块、条纹、对角线）的模拟图像数据集，用于演示。
2. 规范化图像预处理：内置了标准化的预处理流水线，包括彩色转灰度、尺寸统一缩放至64x64像素，以及使用中值滤波去除图像中的孤立噪声点。
3. 高维特征描述：采用方向梯度直方图(HOG)特征提取算法，通过量化局部梯度方向及强度，将图像抽象为能够代表形状和轮廓的高维特征向量。
4. 鲁棒的多分类训练：基于多类误差校正输出代码(ECOC)架构，结合径向基(RBF)核函数训练SVM模型，支持处理非线性分布的数据。
5. 直观的性能评估：系统提供了多维度的评估方式，包括自动计算分类准确率、生成混淆矩阵可视化图表，以及随机抽样展示预测结果与实际标签的对比。

使用方法

1. 准备数据：您可以将自己的分类图片按照类别放在不同的子文件夹内，或直接运行程序以观察其在模拟数据集上的表现。
2. 配置参数：在程序脚本中，可以根据业务需求调整图像缩放尺寸、HOG单元格大小以及SVM的核函数类型和惩罚系数。
3. 执行训练：启动主程序后，系统将依次进行数据集划分（通常为7:3比例）、特征矩阵构建和模型拟合。
4. 结果查看：训练完成后，程序会自动弹出可视化窗口，展示测试集的混淆矩阵和预测示例，并将训练好的模型保存到本地文件中。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
2. 必要工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)、统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox) 以及计算机视觉工具箱 (Computer Vision Toolbox)。

核心实现逻辑与算法说明

1. 数据集管理

程序采用 imageDatastore 结构管理磁盘上的图像数据，这种方式避免了将所有图片一次性读入内存，极大地提高了处理效率。通过 splitEachLabel 逻辑实现训练集与测试集的随机均衡划分。

1. 图像预处理流水线

• 空间域变换：所有输入图像被统一调整为定长的目标尺寸，为HOG特征提取提供一致的处理基准。
• 色彩空间转换：针对形状识别任务，将RGB彩色图像降维为单通道灰度图，减少冗余计算。
• 噪声抑制：应用3x3模板的中值滤波器，有效平衡了细节保留与背景噪声平滑之间的关系。

1. HOG特征提取

系统利用 extractHOGFeatures 算子对经过中值滤波处理后的图像进行计算。通过设定 8x8 的 CellSize 参数，系统能够在保留局部轮廓信息的同时，增强特征对位移和变形的鲁棒性。

1. 支持向量机模型构建

系统配置了基于多类分类策略的SVM分类器。

• 学习模板：采用 templateSVM，设置 Standardize 为启用，确保各维度特征在相同的量纲下参与运算。
• 核算法：指定 'rbf' (径向基函数) 映射原始特征至高维空间，通过 BoxConstraint 调节错误分类的惩罚力度，寻找最优决策边界。

1. 量化评估与模型保存

预测阶段通过将测试集特征阵输入 svmModel 进行推理。评估模块利用 confusionchart直观反映每一类别的误报率与漏报率。最后，系统会将分类器对象、预处理参数及类别对应关系封装保存，以便于在后续的预测任务中直接加载调用。