计算机视觉SBU作业指南：从边缘检测到图像拼接

资源摘要信息: "CSE-527-Computer-Vision-SBU:计算机视觉作业" 计算机视觉是人工智能和图像处理领域的一个重要分支，它使计算机能够通过分析和解释数字图像来理解和处理视觉信息。本作业集聚焦于计算机视觉的核心算法和应用实践，涉及边缘检测、特征提取和图像拼接等关键技术。 作业1要求学生实现Canny边缘检测器，并包含非最大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）和阈值设置步骤。Canny边缘检测是利用高斯滤波来平滑图像，然后计算梯度幅值和方向，应用非极大值抑制保留图像中边缘强度最高的点，最后通过双阈值算法和边缘连接来识别图像中的边缘。这一算法广泛应用于机器视觉领域，用于图像特征的提取。 作业2聚焦于使用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）进行对象检测和匹配。SIFT是一种图像局部特征描述子，能够在图像旋转、尺度缩放、亮度变化甚至仿射变换下保持不变性。SIFT特征提取包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定、关键点描述符生成等步骤。对象检测与匹配是计算机视觉中识别和定位图像内容的关键技术，广泛应用于图像识别、机器人导航和3D重建等场景。 作业3要求学生理解和应用相机模型，进行图像拼接。相机模型是描述相机成像几何关系的数学模型，通常包括针孔相机模型和透镜畸变模型。图像拼接是将从同一场景获取的多个具有重叠区域的图像融合为一张更广视野的图像，常用技术包括特征提取、特征匹配、图像变换和图像融合。图像拼接在计算机视觉领域有着广泛的应用，如全景图制作、虚拟现实和地图绘制等。 作业4涉及使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征进行目标检测。HOG是一种用于检测图像中局部形状的特征描述子，它统计了图像局部区域内梯度方向的分布，能够有效地表征人体、车辆等物体的形状信息。通过在不同尺度和分辨率下提取HOG特征，可以构建鲁棒的目标检测系统，从而在各种环境下检测和识别目标。HOG特征广泛应用于行人检测、车辆检测等场景。 本作业集的实现建议使用MATLAB工具。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化编程环境，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱。通过MATLAB，学生可以方便地实现上述算法，并对图像进行处理和分析。此外，MATLAB的图形用户界面（GUI）使得操作直观便捷，非常适合学术研究和工程实践。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了"CSE-527-Computer-Vision-SBU-master"，这可能意味着该压缩包包含了整个课程的所有相关资料和代码文件。学生应当解压该文件，查看其中的文档和源代码，以便更好地理解和完成作业要求。 总结来说，本作业集覆盖了计算机视觉领域内的多个重要知识点，包括边缘检测、特征提取、相机模型和目标检测。学生在完成这些作业的过程中，不仅能够掌握关键的理论知识，还能通过实践加深对计算机视觉技术的理解。MATLAB作为实现工具，提供了一个良好的实验环境，帮助学生将理论应用于实际问题的解决中。