视觉处理
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基于双线性插值算法的彩色图像缩放系统
该项目利用MATLAB编程环境实现了对彩色图像进行任意比例缩放的核心功能。项目的核心原理是采用双线性插值算法来填充缩放后图像的像素值。在处理过程中，系统首先将输入的RGB彩色图像拆分为红、绿、蓝三个独立的颜色平面，然后针对每个颜色平面执行几何坐标映射。程序通过计算目标图像像素点在原始图像中对应的浮点坐标，并定位该坐标周围最近的四个相邻像素点，通过在水平和垂直两个方向上进行加权平均计算，得出该点的最终像素值。这种实现方式相比于最近邻插值法，能够显著减少图像放缩后产生的锯齿现象，使边缘更加平滑，生成的图像视觉 -
基于遗传算法的图像分割系统
本项目实现了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的自动化图像分割方案。系统将图像分割中的门限选取问题转化为寻优问题，通过模拟自然进化过程来搜索图像的最佳分割阈值。具体实现过程中，首先对输入图像进行灰度化处理，然后利用遗传算法的种群随机搜索特性，以最大类间方差（Otsu）作为适应度函数评价标准。算法通过选择、交叉和变异操作不断迭代，最终收敛于全局最优阈值，从而实现对目标物体与背景的高精度分离。该方法特别适用于直方图分布复杂、对比度低或噪声明显的图像场景，能够有效避免陷入局部最优解。 -
基于衍射物理模型的失焦图像恢复系统
本项目致力于解决由于光学系统聚焦不准而产生的图像退化问题，重点针对光线通过孔径产生衍射效应导致的图像形变进行恢复。在物理层面，光学成像系统的失焦本质上是点扩散函数（PSF）的扩大，受限于光波的波动性，光线在通过透镜或小孔时会发生衍射，使得理想的点光源在像平面上形成特定的艾里斑或模糊分布。本项目通过MATLAB构建精确的衍射物理模型，首先根据光学系统的数值孔径、波长及失焦量，利用菲涅尔衍射积分或角谱传播理论推导出系统的点扩散函数。在恢复阶段，系统集成了经典的逆滤波、维纳滤波及先进的 Richardson-L -
GrabCut图像分割与交互式抠图系统
该项目旨在 MATLAB 环境下实现类似于 OpenCV 库中的 GrabCut 图像分割算法。其核心功能是利用少量用户交互（通常是一个包围目标物体的矩形框）来实现高度准确的前景物体自动提取。算法内部机制通过高斯混合模型（GMM）对图像的前景和背景颜色分布进行概率建模，并构建一个 Gibbs 能量函数，该函数不仅考虑了单个像素的颜色相似度（数据项），还通过惩罚相邻像素的不一致性来确保边界的平滑（平滑项）。系统采用迭代优化策略，在每次迭代中通过最大流最小割（Max-Flow Min-Cut）算法求解能量函数 -
基于最大信息熵原理的图像阈值分割系统
该项目利用MATLAB环境实现了一种基于最大信息熵原理（又称Kapur法）的图像自动阈值分割算法。项目的核心功能是通过分析图像的灰度分布特性，自动获取能够最理想地区分目标与背景的阈值。实现方法首先是对输入图像进行灰度直方图统计，计算每个灰度级出现的概率；随后在0至255的连续灰度范围内进行搜索，对于每一个候选阈值，分别计算属于目标类和背景类的概率分布及其对应的香农熵（Shannon Entropy）；算法通过最大化目标熵与背景熵之和，找到使系统信息总量最丰富的灰度点作为最优阈值。该方法相比于传统的Otsu
