MATLAB实现计算机视觉算法：去噪、拼接、边缘检测与SIFT

该仓库提供了一系列在MATLAB环境下从基本原理出发实现的计算机视觉算法。具体涉及的算法包括图像和视频去噪、全景图创建、高斯滤波器边缘检测以及SIFT（尺度不变特征变换）用于对象识别。以下是对仓库内容的详细知识点解读： ### 图像和视频去噪 #### 算法实现 - **BM3D算法**：一种基于稀疏3D变换域协同过滤技术的图像去噪方法。该算法通过在变换域内利用图像块的相似性进行协同去噪。 - **实现过程**：算法分为两个阶段，第一阶段是基本估计，通过构建一个稀疏三维数组来捕捉图像的局部结构并去除噪声。第二阶段是最终估计，通过迭代进一步细化去噪效果。 - **结果展示**：左侧展示输入的噪声图像，右侧展示经过算法处理后的去噪图像。尽管输入图像噪声很高，算法仍能够有效地恢复出原始图像中的细节和纹理。 ### 全景图创建和图像拼接 #### 算法实现 - **图像拼接**：通过结合多张具有重叠区域的图像来创建一个更广阔的视野。 - **关键步骤**：包括特征提取、特征匹配、图像变换和图像融合。 - **特征匹配**：使用提取的关键点和描述符来找到两张或多张图像之间的匹配点。 - **图像变换**：根据匹配结果计算图像间的几何变换，如仿射变换或透视变换。 - **图像融合**：将变换后的图像融合在一起，使用插值方法填补图像重叠区域的像素值，消除拼接痕迹。 ### 高斯滤波器的边缘检测和卷积 #### 算法实现 - **高斯滤波器**：一种平滑滤波器，用于图像的预处理阶段，减少噪声并使边缘特征更加突出。 - **边缘检测**：基于高斯滤波器的卷积结果，通过检测图像中亮度的突变来识别边缘。 - **高斯差分（DoG）**：使用两个具有不同sigma值的高斯滤波器的差分来逼近拉普拉斯算子，用于检测图像中的强边缘。 ### 尺度不变特征变换（SIFT） #### 算法实现 - **SIFT特征提取**：一种用于图像局部特征描述的算法，用于目标识别、图像配准等任务。 - **关键特性**： - **尺度空间极值检测**：在多尺度空间内检测关键点。 - **关键点定位**：精确定位关键点的位置和尺度，使其对旋转、尺度缩放、亮度变化具有不变性。 - **关键点描述**：为每个关键点生成一个描述符，描述其在图像中的局部特征。 - **应用**：SIFT特征广泛用于对象识别、图像拼接、3D重建等计算机视觉领域。 ### 系统开源 - **开源性质**：该仓库的代码是公开的，方便研究者和开发者查看、修改和分发。 - **贡献方式**：通过GitHub平台进行代码管理和版本控制，允许用户报告问题、提交修改建议、参与讨论。 ### 文件名称列表 - **Computer-Vision-Algorithms-from-scratch-master**：表明该仓库的主分支包含从基础开始实现的各种计算机视觉算法，以matlab代码形式提供。 综上所述，该仓库的资源为计算机视觉的学习和研究提供了宝贵的实践材料，同时也为实际项目开发提供了可复用的代码基础。