图像模糊处理MATLAB代码，结合ANFIS分类器进行肺部HR...分类。
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简介：
图像模糊的MATLAB代码，用于基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）分类器的肺部高分辨率CT（HRCT）图像分类，是在印度理工学院 Kharagpur 的 SudiptaMikhopadhyay 教授指导下，作为我第二年暑期实习项目的一部分完成的。所有相关代码均采用 MATLAB 编写。该项目包含 1456 幅图像，通过离散小波变换从每幅图像中提取了 20 个特征，并利用 ANFIS 网络将这些特征划分至 13 类。在训练网络过程中，我们采用了四重交叉验证方法，即使用了训练数据的 75%，用于模型训练，剩余的 25% 用于验证模型的性能。FeatureVectors1456_mat 文件包含每个图像所对应的 20 个特征以及其相应的真实标签。这些标签编号为 10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、110、120 和 130。每个图像都被分配了一个从 1 到 1456 的独特索引或样本编号。targetOutput1456_mat 文件则包含一个表格，其中包含了以概率形式表示的图像标签。例如，如果第 i 个图像属于第 n 类，那么该图像属于第 n 类所占概率为 1，其余的 12 个类别的概率均为 0。TrainTest1456_1.
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