生成5级高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的Python代码

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

matlab开发-高斯金字塔平面图。创建图像金字塔并进行重建。

DeepPyramid DPM是我们CVPR 2015论文的代码，由Ross Girshick等人开发。该代码实现了可变形零件模型（DPM）在深特征金字塔的顶部，并利用潜在SVM进行训练。这一工作在技术进步的推动下完成，作者包括Ross Girshick、Forrest Iandola、Trevor Darrell和Jitendra Malik，他们提出了深度学习模型与可变形部件模型的融合理念。Deep Pyramid DPM使用MIT许可证发布。

图像融合技术已成为数字图像处理领域的重要研究方向。介绍了基于拉普拉斯金字塔和小波变换的图像融合方法，并提供了相应的Matlab源码及用户界面（GUI），帮助研究人员和开发者快速实现图像融合算法。

金字塔算法要求输入数据向量的长度必须为 2 的整数次幂。如果长度不满足要求，可以通过在数据向量末尾添加 0 来扩展向量长度（最终长度 L 等于 2 的幂次方）。 金字塔算法的每个变换都包含两个函数。第一个函数用于数据平滑，例如求和或加权平均。第二个函数执行加权差分，用于提取数据的细节特征。这两个函数作用于数据向量 X 中的数据点对 (x2i, x2i+1)。 每一次变换都会生成两个长度为 L/2 的新数据集，分别代表输入数据的平滑版本（低频信息）和细节版本（高频信息）。这两个函数递归地作用于新生成的数据集，直到最终数据集的长度为 2。 最终迭代得到的所有数据集中选择的值，构成了数据变换的小波系数。

我为我的MSc创建了此代码，处理油藏图像数据，以了解Portilla等人提出的工作流程。尽管Portilla的原始代码运行良好，但理解每个步骤非常困难，因为缺乏注释和可理解的变量名。经过几周的研究和单独实现，我实现了所有功能，并尽可能多地引用了原始文件。我的代码和Portilla的原始代码测试结果完全相同。

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

本项目基于MATLAB实现了空间金字塔匹配算法用于场景分类，该项目完成于CSE573计算机视觉与图像处理课程。系统使用“词袋”模型及其“空间金字塔扩展”方法，将输入图像分类为8种场景类别，包括：艺术画廊、计算机房、花园、溜冰场、图书馆、山脉、海洋和庭院。 系统使用来自上述8个场景的1600张图像进行训练，并在160张测试图像上达到了48.125%的整体分类精度。MATLAB代码位于代码文件夹，测试和训练数据位于数据文件夹。

介绍了基于镜像金字塔和非重叠校准方法的视频拼接系统，解决了市场上全景相机无法在非零视差角下无缝拼接靠近相机物体的问题。传统的实时拼接技术需要几何形状信息和手动查找重叠区域特征点，而提出了一种通过标定创建镜像全景实时拼接系统的方法。新方法通过简单的四个固定校准图案完成校准，有效解决了狭窄重叠区域的问题。文章还讨论了实时视频拍摄中捕捉特写镜头的重要性。