视觉识别
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基于灰度共生矩阵的五种图像纹理特征提取系统
本项目旨在利用灰度共生矩阵（GLCM）算法实现对数字图像的深度纹理特征分析与提取。系统通过对输入图像进行灰度化与量化处理，构建不同偏移量和角度方向（0°、45°、90°、135°）的灰度共生矩阵，并以此为基础计算出反映图像纹理结构的关键统计指标。核心功能包含五个特征维度的精确计算：熵（Entropy）用于描述图像内容的随机性与复杂程度；均匀度（Homogeneity）用于衡量像素分布的局部均匀性；相关性（Correlation）用于表征图像空间像素的线性依赖关系；能量（Energy）即角二阶矩，用于反映灰 -
基于Sobel算子的图像边缘检测系统
该项目利用MATLAB环境实现经典的Sobel边缘检测算法，该方法通过计算图像亮度的空间梯度来识别物体的边界。 核心功能包含了从原始图像读取到最终结果展示的完整流程。首先，系统会对输入的彩色图像进行灰度化预处理，以消除色彩干扰并降低计算复杂度。 随后，通过定义水平方向和垂直方向的3x3 Sobel算子模板，对灰度矩阵进行二维卷积运算，从而精确捕捉图像中像素值在两个维度上的变化率。 通过对两个方向的梯度值进行平方和开方运算，得出合成梯度幅值分布图。此外，系统内置了动态阈值算法，能够根据用户需求对梯度图进行二 -
基于MATLAB的多算子图像边缘检测分析系统
本项目基于MATLAB环境开发，旨在通过编程实现Sobel、Roberts和Laplace三种核心边缘检测算子，对输入图像进行精准的轮廓提取与分析。 Sobel算子模块通过水平和垂直两个方向的加权梯度模版进行计算，在提取边缘的同时具有较好的噪声抑制效果，能够有效平滑部分离散噪声，非常适合处理含有轻微干扰的实际场景图像。 Roberts算子模块采用2x2的差分模板进行运算，利用局部差分寻找边缘，对陡峭且位置明确的边缘具有极高的定位灵敏度，适用于精密零件检测等对轮廓精度要求较高的场合。 Laplace算子模块 -
基于五种典型算法的图像阈值分割对比系统
本项目通过MATLAB平台实现了一套完整的图像阈值分割综合解决方案，涵盖了五种在计算机视觉领域广泛应用的典型算法：全局固定阈值法、最大类间方差法（Otsu）、迭代法阈值计算、Kapur一维最大熵法以及局部自适应窗口阈值法。系统首先对输入的图像进行灰度化预处理和直方图统计，随后各算法根据不同的数学模型进行计算。全局阈值法通过用户指定的硬性界限快速实现前景提取；Otsu算法通过穷举法寻找使目标与背景类间方差最大的阈值，是目前公认的自动分割基准方法；迭代法则从初始阈值出发，不断优化前景与背景的平均灰度值直至收敛 -
Harris-Affine图像特征提取与匹配算法实现
本项目完整实现了经典的Harris-Affine特征检测与匹配算法，旨在解决计算机视觉中图像在发生大幅度仿射变换、旋转以及尺度缩放时的特征点稳定性问题。该项目通过构建高斯多尺度空间，首先定位在不同尺度下表现稳定的Harris角点。随后，算法引入了仿射不变性迭代优化机制，利用图像局部区域的二阶矩矩阵（Second Moment Matrix）对特征点的形状进行归一化处理。通过不断调整局部特征窗口的仿射变换矩阵，使得提取出的特征区域在几何形变下呈现出一致的椭圆表征。该实现包含特征提取、尺度自动选择、仿射形状校 -
基于词袋模型BoW的图像分类与识别系统
本项目主要基于斯坦福大学Vision Lab由李飞飞教授领导开发的演示框架，实现了一种将图像视为视觉单词集合的经典计算机视觉分类方案。该算法模拟了自然语言处理中的文本分类逻辑，将图像中的局部特征块类比为文本中的单词。核心功能流程如下：首先通过特征提取模块，采用SIFT、SURF或HOG描述子对训练集图像进行关键点检测，获取具有旋转、尺度与光照不变性的高维局部特征向量；其次进入视觉字典构建模块，利用K-means均值聚类算法对海量的特征向量进行无监督学习，提取出具有代表性的聚类中心作为视觉单词，进而组成一个 -
基于图像处理的颜色与纹理多维特征提取系统
本项目是一个基于MATLAB平台开发的综合性图像特征分析程序，专门用于多源图像的视觉特征量化与提取。系统整合了颜色分析与纹理描述两大核心功能，旨在为计算机视觉识别任务提供高精度的数据描述。 在颜色特征提取方面，程序支持将原始RGB图像转换至HSV或Lab色彩空间，通过计算一阶、二阶及三阶颜色矩来表征色彩的统计分布情况，并能够生成量化后的颜色直方图用于全局颜色分布的对比分析。 在纹理特征提取方面，系统内部集成了灰度共生矩阵（GLCM）统计方法，能够精确计算图像的能量、熵、对比度、相关性、同质性等多个维度参数
