视觉导航
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基于MATLAB的实时直线路径跟踪系统
本项目利用MATLAB开发了一套视觉导航系统，通过图像处理和直线检测算法实时识别视频中的直线路径，输出位置和方向信息，可应用于自动驾驶和机器人导航领域。 -
基于ICP算法的点云自动配准工具
该项目实现了一个功能强大的点云配准系统，其核心是ICP（Iterative Closest Point）算法，旨在将观测到的实验数据点云精确地映射并对齐到标准模型点云之上。算法通过数学优化过程，在每次迭代中通过寻找数据点搜寻模型点集中距离最近的对应点，建立点对之间的关联。其主要目标函数是最小化所有对应点对之间的平方误差之和，从而计算出最佳的刚体变换参数。实现过程中利用了最小二乘法来解算最优的旋转矩阵和位姿平移，使变换后的点云能够与目标模型达到最高程度的几何重合。该功能广泛应用于三维建模、工业检测、自动驾驶 -
基于FAST算法的高速特征点检测系统
本项目完整实现了基于加速段测试的特征点检测（FAST）算法，旨在为计算机视觉任务提供一种极高效率的角点提取方案。程序核心逻辑通过考察候选像素点周围半径为3的离散圆周上的16个像素点，并将其亮度值与中心像素进行对比。当圆周上存在连续n个像素（通常取n=9或n=12）明显亮于或暗于中心像素加上设定的阈值时，该点被判定为潜在特征点。为了实现高速处理，算法内置了决策树快速排除机制，优先检测圆周上的四个极值点，快速剔除非角点区域，极大降低了计算开销。此外，系统还包含非极大值抑制（NMS）处理模块，通过计算特征点的响 -
基于LM算法的光束平差优化系统
该项目旨在设计并实现一个基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的高性能非线性最小二乘优化框架，专门用于处理计算机视觉与社交摄影测量中的光束平差（Bundle Adjustment）问题。 系统通过建立精确的几何投影模型，以最小化实际观测到的图像特征点与预测投影点之间的重投影误差为目标函数。 在算法实现层面，LM算法巧妙地结合了梯度下降法的全局鲁棒性与高斯-牛顿法的局部快速收敛特性，通过引入并动态调整阻尼因子（Damping Factor），确保即使在初始估计值不够精确的情况下也能稳定收敛到
