摘要：圖像分類是信息處理的重要研究方向，其中涉及了包括有圖像特征提取、建立圖像數(shù)據(jù)決策表，選取適當(dāng)模式識別算法實現(xiàn)圖像的分類。該文選取了模式識別常用的基于最小錯誤概率的貝葉斯算法，實現(xiàn)了對兩類圖像的分類問題。利用MATLAB圖形用戶界面（GUI）方法，設(shè)計了良好的人機(jī)交互系統(tǒng)的主界面，最后給出了實際例子的程序運(yùn)行結(jié)果，對推動模式識別理論在圖像分類問題實踐中的應(yīng)用和普及，具有實際意義。
　　關(guān)鍵詞：圖像數(shù)據(jù)決策表；貝葉斯算法；MATLAB GUI；圖像分類
　　中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）28-6779-03
　　圖像分類是一個具有重要應(yīng)用價值的研究課題。目前，關(guān)于圖像分類的研究主要集中在圖像特征的提取和圖像分類器的研究。在準(zhǔn)確提取圖像特征的基礎(chǔ)上，如何有效的對圖像進(jìn)行分類，關(guān)鍵在于分類系統(tǒng)的設(shè)計。分類系統(tǒng)設(shè)計的主要問題在于分類器的設(shè)計和特征量的選擇。貝葉斯分類是一種典型的分類器，本文在貝葉斯算法的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了對兩類圖像的分類器設(shè)計。
　　MATLAB是高效的數(shù)值計算的可視化科技應(yīng)用軟件和編程語言之一。圖形用戶界面（Graphical User Interfaces，GUI）是提供人機(jī)交互的工具和方法。MALAB 圖形用戶界面開發(fā)環(huán)境（Graphical User Interfaces Developmen Envronment，簡稱GUIDE）提供了一系列創(chuàng)建用戶圖形界面（GUI）的工具。這些工具極大的簡化了GUI設(shè)計和生成的過程。
　　1 貝葉斯算法簡介
　　模式識別分類問題是對待識別的對象提取觀測值，然后根據(jù)觀測值進(jìn)行分類。首先建立識別對象的訓(xùn)練集，其中每點的類別已知，根據(jù)這些條件，建立判別函數(shù)，通過現(xiàn)有的樣品估計判別函數(shù)中的參數(shù)，然后用此判別函數(shù)去對類別未知的樣品進(jìn)行判定。
　　1.1 貝葉斯法則
　　貝葉斯法則是對主觀判斷的一種修正方法，是指當(dāng)樣本足夠多時，樣本概率與總體概率近似。一般情況下，事件A在事件B的條件下的概率，與事件B在事件A條件下的概率不相等，然而，這兩者是有確定關(guān)系的，貝葉斯法則就是這種關(guān)系的描述。
　　1.2貝葉斯決策
　　貝葉斯法則只是一種方法，是從大的方向上講，要將它細(xì)化又可以分為許多的具體實施的決策。如果統(tǒng)計知識完整，貝葉斯決策理論是一種最優(yōu)分類器。貝葉斯分類器是分類錯誤概率最小或者是平均風(fēng)險最小的分類器。其設(shè)計方法屬于一種基本的統(tǒng)計分類方法。
　　1.3 基于最小錯誤概率的貝葉斯決策
　　2 圖像分類識別系統(tǒng)實現(xiàn)
　　2.1 HSV顏色空間
　　HSV顏色空間比較其它的顏色空間更適合人的視覺特性。其中包含色調(diào)H（Hue）、飽和度S（Saturation）和亮度V（Value）。色調(diào)H表示表示光的顏色，飽和度S表示光的濃度，亮度V表示光的明暗程度。在基于內(nèi)容的圖像檢索中，應(yīng)用這種顏色空間模型會更適合用戶的視覺判斷。
　　2.2顏色空間的量化
　　根據(jù)人的視覺分辨能力的分析，顏色大致劃分為如下9種：紅、黃、綠、青、藍(lán)、紫、黑、灰和白，依據(jù)這九種顏色就可以大致描述一幅圖像。因此，可以根據(jù)這九種顏色來大致確定圖像的主顏色特征。具體量化方法可見文獻(xiàn)[5]。
　　2.3分塊主色的實現(xiàn)
　　本文對圖像二維空間進(jìn)行4*4的劃分。對其中每一個分塊，統(tǒng)計出像素最多的那種顏色作為主色，建立圖像的顏色特征向量。分塊主色法是統(tǒng)計圖像每個分塊主色來突出顏色的空間關(guān)系，適用于主題位置相對固定的分類問題，對于變化較大的圖像效果會明顯減弱。
　　2.4 主要MATLAB程序
　　利用MATLAB程序特點進(jìn)行模式識別算法編程減少了編程的工作量，對于一個成功的軟件來說，其內(nèi)容固然應(yīng)該是第一位的，但除此之外，圖形界面的優(yōu)劣往往也決定著該軟件的檔次。MATLAB圖形用戶界面的優(yōu)點是工具箱形象直觀，利用其自身的GUIDE功能來完成界面結(jié)構(gòu)的設(shè)計。
　　圖像識別系統(tǒng)的界面程序主要內(nèi)容就是每個控件的回調(diào)函數(shù)，利用回調(diào)函數(shù)，把功能分散的模式識別函數(shù)整合在如圖1的主界面中，下面以控件“載入圖像”為例，給出回調(diào)函數(shù)Callback的語句
　　在MATLAB提示符下鍵入識別系統(tǒng)名“txsb3”命令則啟動如圖1所示的識別系統(tǒng)主界面，用戶可由其中的載入圖像按鈕載入需要識別的圖像，在菜單欄中選取相應(yīng)的識別算法，系統(tǒng)就可在相應(yīng)位置顯示圖像的類別，主顏色矩陣，分類時間等信息。
　　4 總結(jié)
　　本文介紹了如何利用MATLAB軟件及圖形用戶界面開發(fā)和設(shè)計圖像分類系統(tǒng)的方法和步驟，圖像分類是信息處理的重要研究方向，其中涉及了包括有圖像特征提取、建立圖像數(shù)據(jù)決策表，選取適當(dāng)模式識別算法實現(xiàn)圖像的分類。本文選取了模式識別常用的基于最小錯誤概率的貝葉斯算法，實現(xiàn)了對兩類圖像的分類問題。利用MATLAB圖形用戶界面（GUI）方法，設(shè)計了良好的人機(jī)交互系統(tǒng)的主界面，最后給出了實際例子的程序運(yùn)行結(jié)果，對推動模式識別理論在圖像分類問題實踐中的應(yīng)用和普及，具有實際意義。
　　軟件菜單中的算法還不完善，系統(tǒng)的性能還需要進(jìn)一步提高，以滿足多類圖像的識別問題，進(jìn)一步工作包括增加聚類分析等算法，實現(xiàn)對三類及多類的圖像識別問題。
　　參考文獻(xiàn)：
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　　[5] 徐擇峰，陳世鴻.一種統(tǒng)一的文本與圖像分類算法[J].武漢大學(xué)學(xué)報：理學(xué)版，2004，50（1）：79-8