结构张量
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基于结构张量的高精度图像方向估计与分析系统
本系统利用结构张量（Structure Tensor）理论实现对图像局部结构与纹理方向的主动精准探测。程序的核心业务逻辑在于通过计算图像灰度的二阶矩矩阵，捕捉局部窗口内的几何特征变化。功能涵盖了从原始图像的梯度场构建，到基于高斯平滑的张量积分，再到通过特征值分解提取主导方向的全过程。该程序特别强调方向性分析的准确度，能够有效区分各向同性区域、线性结构以及边缘特征。与传统的梯度角度计算相比，本程序通过引入积分尺度参数，能够显著抑制随机噪声对方向场的影响，提供更为平滑且连续的方向分布信息。其应用场景非常广泛， -
基于Weickert结构张量的各向异性扩散图像去噪与增强系统
该程序完整实现了由Joachim Weickert提出的基于结构张量的各向异性扩散模型（Anisotropic Diffusion）。其核心功能是通过分析图像局部的几何特性，实现具有方向选择性的平滑处理，在滤除高斯噪声的同时，强化图像中的线性结构与边缘特征。实现过程首先利用图像梯度算子计算梯度场，并结合高斯卷积核对梯度的外积进行空间聚合，从而构建稳健的结构张量表示。随后，程序对每个像素点的结构张量进行特征值分解，提取反映局部对比度强度的特征值及其对应的特征向量（即主方向和次方向）。系统根据这些结构信息构造 -
基于彩色结构张量的鲁棒光照不变性边缘检测系统
该项目旨在实现J. van de Weijer在论文Robust Photometric Invariant Features from the Color Tensor中提出的核心算法。该系统的主要功能是处理处于复杂光照环境下的彩色图像，通过构建颜色结构张量（Color Structure Tensor）来提取具有鲁棒性的几何特征。传统边缘检测算法在面对阴影、遮挡及高光干扰时容易产生误检，而本项目通过微分准不变性（Quasi-invariants）理论，能够有效区分由物体材质变化引起的本质边缘和由几何光 -
基于矢量法的RGB图像梯度幅值与方向解算系统
本项目致力于解决彩色图像处理中直接获取RGB全通道梯度信息的难题，避免了传统转化为灰度图导致的色彩边缘信息丢失。系统采用基于Di Zenzo的结构张量（Structure Tensor）技术或多通道矢量合成法，将RGB图像的每个像素视为三维空间中的矢量。程序首先对输入的图像进行归一化和数据类型转换，利用Sobel或Prewitt算子分别计算R、G、B三个独立通道在水平（x）和垂直（y）方向的一阶偏导数。在此基础上，构建颜色结构张量矩阵（包含gxx, gyy, gxy项），通过求解该张量的最大特征值和对应的特征向量，精确计算出每一点在颜色空间中变化最剧烈的大小（梯度幅值）及其对应的角度（梯度方向）。该项目代码包含完整的算法实现、数据预处理及结果可视化模块，能够生成直观的梯度幅值热力图和方向场图，适用于彩色边缘检测、特征匹配、图像分割及各向异性扩散滤波的前置处理。
