图像处理与目标识别综合实验系统

资 源 简 介

本项目集成了三个具有代表性的实验程序，分别针对生物特征识别、交通监控识别和机器学习分类三个典型场景。实验一为染色体识别与统计，通过对生物显微图像进行灰度化处理、中值滤波平滑去噪以及大津法（Otsu）自动阈值分割，配合形态学开闭运算去除干扰点并实现空洞填充，最终利用连通域标记算法自动统计染色体的数量并计算其几何分布特征。实验二为汽车牌照定位与字符识别，程序首先利用Sobel算子进行边缘检测定位车牌的大致区域，通过颜色空间分析和形态学滤波精确定位车牌位置，随后采用水平和垂直投影法实现字符的精准切割，最后使用预

详 情 说 明

MATLAB图像处理与目标识别综合实验系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的集成化实验平台，涵盖了数字图像处理与模式识别的核心技术。系统通过三个具有代表性的实验模块——生物显微图像中的染色体计数、交通场景中的车牌定位识别以及基于机器学习的字符分类，展示了从底层图像增强、中值滤波到高层神经网络训练的完整技术路径。该系统具备完整的算法闭环，无需外部数据集即可通过内置的模拟数据生成模块进行逻辑验证。

功能特性

1. 自动化生物特征分析：集成了完整的染色体图像预处理、分割与几何特征统计功能。
2. 多维度目标定位技术：结合Sobel边缘检测与HSV颜色模型，实现了复杂背景下的鲁棒性目标定位。
3. 自定义BP神经网络实现：从零构建三层神经网络结构，包含手动实现的误差反向传播算法。
4. 实时可视化反馈：每个实验阶段均配有直观的图形化界面，展示从原始图像到处理结果的每一步演变。
5. 独立运行环境：内置模拟数据生成子函数，自动构建实验所需的显微图像、车辆图像及机器学习训练样本。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 工具箱需求：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件环境：建议内存8GB以上，以确保神经网络训练过程的流畅性。

实验模块详细功能与实现逻辑

#### 实验一：染色体识别与统计 本模块旨在解决显微图像中微小目标的自动化计数问题，具体流程如下：

1. 图像预处理：将输入的模拟显微图像转换为双精度灰度图，并应用3x3窗口的中值滤波以消除高斯及椒盐噪声。
2. 自动化分割：利用大津法（Otsu）计算全局最佳阈值，将目标与背景分离，并进行反色处理使染色体区域变为高亮白色。
3. 形态学精修：采用半径为2像素的圆形结构元素执行开闭运算，去除零星散景并弥合目标内部的小孔洞，随后利用孔洞填充算法完善目标完整性。
4. 特征统计：通过8连通域标记算法锁定独立个体，利用区域增长属性提取每个染色体的面积、质心坐标及周长。
5. 结果显示：在原图上通过标记点标注染色体位置，并实时输出检测到的总数。

#### 实验二：汽车牌照定位与字符识别 本模块模拟了交通监控场景下的车牌提取与转译过程：

1. 粗定位：同步使用Sobel算子提取水平及垂直边缘，同时进入HSV颜色空间提取蓝色特征区域（色调H在0.55-0.75之间）。
2. 精确提取：应用矩形结构元素对颜色掩码进行形态学闭运算，通过面积筛选算法锁定面积最大的矩形区域作为车牌候选区。
3. 字符切割：对裁剪出的车牌进行二次二值化，利用水平和垂直方向的像素投影（Projection）寻找字符间的波谷，从而切分出独立的字符单元。
4. 模板识别：系统模拟字符匹配过程，将切分出的特征与预设字符库对比，最终输出识别出的文字信息。

#### 实验三：基于BP神经网络的字符识别 本模块演示了机器学习在分类任务中的底层原理：

1. 特征工程：采用网格密度提取法，将字符图像划分为5x5的网格，计算每个区域的像素均值，生成25维特征向量。
2. 网络架构：构建包含25个输入节点、15个隐藏层节点和10个输出节点（对应10类数字）的三层BP网络。
3. 学习机制：采用Sigmoid激活函数计算前向传播输出，通过计算目标值与预测值的均方误差，利用误差反向传播（Backpropagation）手动更新权值矩阵。
4. 模型评估：设定学习率为0.1，经过500次迭代训练后，在独立的测试数据集上验证准确率，并绘制训练收敛曲线。

关键函数与算法分析

1. graythresh & imbinarize：基于类间方差最大化原理实现图像的自动二值化，由系统动态决定分割界限。
2. bwlabel & regionprops：实现连通域分析的核心，负责将离散的像素点簇聚合为具有物理意义的对象实体。
3. HSV空间滤波：相比常规RGB空间，HSV对光照变化更不敏感，能更准确地描述车牌的颜色特征。
4. 权值更新算法：代码中通过 delta = error * out * (1 - out) 的形式实现了Sigmoid函数的导数计算，是神经网络能够自学习的关键数学逻辑。
5. 数据模拟技术：使用meshgrid生成椭圆掩码模拟染色体，利用颜色分量合成模拟车牌图像，确保了算法逻辑在无外部图像时的可验证性。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将包含代码的文件夹设置为当前工作路径。
3. 在命令行窗口输入 main 并回车。
4. 系统将依次弹出三张实验结果窗口，并在命令行实时显示染色体数量、车牌识别字符串及神经网络的识别准确率。