视觉算法
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基于高斯金字塔的LK光流运动估计系统
该项目实现了一套高效的图像序列运动估计方案，通过引入金字塔多尺度分析方法解决了传统光流算法无法处理大位移运动的核心痛点。程序首先对输入的连续图像帧进行高斯平滑与下采样处理，构建出由粗到精的多层高斯金字塔结构。在计算流程中，算法从金字塔的最顶层开始估计粗略的光流矢量，随后将该矢量作为初始偏移量逐层向下传递。在每一个层级中，程序利用上层传递的运动信息对图像进行变形补偿（Warping），并采用卢卡斯-金卡德(Lukas-Kanade)准则对残差位移进行迭代修正，最终在原始分辨率层获取高精度的密集光流场。该系统 -
RGB色域转HSI模型转换系统
该项目旨在通过MATLAB编程实现从传统的RGB（红、绿、蓝）色彩模型到HSI（色调、饱和度、亮度）色彩模型的精确转换。在数字图像处理领域，尽管RGB模型适合显示器显示，但HSI模型更符合人类感知色彩的方式，且能将亮度信息与色度信息有效分离。本项目首先对输入的RGB图像进行归一化处理，将像素值映射至0到1之间。接着利用几何推导公式计算色调分量H，通过计算红绿蓝三色之间的夹角关系确定色度值，并根据B与G的量级关系进行角度修正；通过计算RGB分量中的最小值与总和的比值来确定饱和度分量S；亮度分量I则取RGB三 -
基于Boykov算法的图割Graph Cut图像分割系统
本项目完整实现并优化了由Yuri Boykov和Vladimir Kolmogorov提出的经典Graph Cut（图割）算法。该算法是计算机视觉领域的里程碑作品，通过将图像分割问题建模为能量函数最小化问题，并利用图论中的最小割/最大流理论进行求解。 核心功能包括将二维或三维图像像素映射为图论中的节点，构建包含n-links（邻接边）和t-links（终端边）的复杂网络。其中n-links捕捉像素间的空间相干性信息，确保分割边缘的平滑度；t-links则结合用户提供的种子点信息或预定义的概率分布，反映像素 -
基于图像处理的多类别几何图形识别系统
该项目利用MATLAB强大的图像处理工具箱，实现对图像中圆形、正方形、矩形、六边形、菱形等多种几何形状的自动化识别与分类。系统首先对输入图像进行预处理，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及直方图均衡化以增强对比度。随后，采用自适应阈值分割和Canny边缘检测算子获取精确的目标轮廓，并利用形态学闭运算连接断裂边缘，填充图形内部空洞。 在形状判别阶段，系统根据提取出的闭合轮廓计算多个几何特征参数，如面积、周长、圆形度、离心率、欧拉数以及凸包比例。对于多边形的区分，系统采用多边形逼近算法确定顶点的个数：四个顶点的图 -
基于Hessian矩阵的特征点检测器
该项目旨在MATLAB环境下实现一种经典的图像特征点提取算法。其核心思路是利用图像强度的二阶偏导数构建Hessian矩阵，通过分析该矩阵的行列式（Determinant of Hessian）来定位图像中表现为斑点或角点的局部极大值区域。 实现过程首先包含高斯平滑预处理，通过对图像进行不同尺度的卷积来抑制高频噪声并建立尺度空间表示。 随后，算法计算每个像素点在水平、垂直以及交叉方向的二阶导数，从而构造Hessian矩阵。 利用该矩阵的行列式值作为响应函数，行列式取得局部最大值的点即被视为潜在的兴趣点。 为 -
基于MeanShift算法的目标跟踪系统
本系统实现了一个经典的MeanShift（均值漂移）目标跟踪框架，专门用于处理视频序列中的实时目标位置锁定。该算法的核心逻辑是利用目标区域的颜色概率分布（通常为HSV或RGB色彩空间的直方图）作为特征模型。系统首先通过手动或自动选择初始目标区域，计算其参考概率密度函数。在后续的视频帧中，算法利用Bhattacharyya系数（巴氏系数）来衡量当前候选区域与参考模型的相似度。通过梯度上升迭代，MeanShift逻辑会计算当前位置与目标重心之间的偏移量，并自动移动搜索窗口到局部密度最大的区域，直到收敛到新的目 -
DAISY图像特征描述符提取算法实现源码与文档
本项目主要实现了2008年由Tola等人提出的DAISY特征描述符算法，这是一种在图像匹配和计算机视觉领域具有重要影响力的局部特征提取技术。DAISY算法的设计初衷是为了解决宽基线立体匹配中的稠密计算效率问题，与传统的SIFT或GLOH描述符相比，它在处理海量采样点时表现出更优的计算性能和匹配鲁棒性。 该项目功能涵盖了从基础图像梯度计算到最终特征向量生成的全过程。算法利用循环对称的采样结构，结合不同方差的高斯卷积核对图像方向梯度进行平滑处理，从而在保证特征区分度的同时，极大降低了计算开销。本项目文件集合极 -
基于SIFT与RANSAC的图像配准与全景拼接系统
本项目是一套完整的数字图像处理解决方案，主要用于实现两幅或多幅具有重叠区域图像的精确配准与无缝拼接。程序通过自动化的算法流程，首先对输入图像进行预处理，随后利用尺度不变特征变换（SIFT）或相关特征检测算子定位关键点，并生成具有旋转与尺度不变性的特征描述符。在特征匹配阶段，系统采用最近邻比值法则寻找匹配对，并引入RANSAC（随机采样一致性）鲁棒算法剔除错误的匹配点，从而计算出最优的单应性矩阵（Homography Matrix）。通过该矩阵对图像进行几何透视变换，使多张图像对齐到同一坐标系下。最后，程序
