深度金字塔DPM Matlab代码解析

这是用Python编写的生成5级高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的代码。通过连接这些图像来显示金字塔结构。尽管当前在OpenCV中无法直接显示金字塔图像，这段代码提供了一个可行的方法，并支持图像的2D FFT进行空间频率分析。

matlab开发-高斯金字塔平面图。创建图像金字塔并进行重建。

在本项目中，使用MATLAB编写代码来实现图像缩放、旋转以及金字塔建立。通过自定义算法，我们不依赖MATLAB自带的相关函数，而是设计了一个可以支持任意角度和任意级别金字塔生成与影像缩放的系统。具体实现步骤包括： 图像缩放：通过插值算法进行图像大小的变化，保证缩放后的图像质量。 图像旋转：实现任意角度旋转，采用插值方法避免失真，支持任意角度旋转。 金字塔建立：通过连续的图像缩放和降采样，建立多级金字塔，每个级别的图像都能有效地展示不同的分辨率层次。 该方法的优势在于其灵活性与高效性，能够在不使用MATLAB内建函数的情况下，完成对图像的各种操作。

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

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。

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。

Matlab高斯金字塔代码——计算机视觉课程资源库 该资源库主要存储用于计算机视觉课程的代码，涵盖了不同任务的代码实现。仓库架构清晰，内容丰富，具体分类如下： 目录：CV_Assignment_1 CV_Assignment_1包含三个主要任务： assignment_1_q2：卷积操作 代码实现：自我实现的卷积运算 assignment_1_q3_1：全局直方图均衡 代码实现：自我实现的全局直方图均衡 assignment_1_q3_2：局部直方图均衡 代码实现：自我实现的局部直方图均衡 附属目录：- 资源：原始图片- 结果：处理后的图片 目录：CV_Assignment_2 CV_Assignment_2主要包含两个任务，每项任务包含三个子问题。 任务一： 实现不同系数的高斯二阶导数 实现DoG（高斯微分） 比较两者结果 任务二： 编写生成高斯金字塔的程序 实现DoG操作的不同应用 该目录结构帮助学生深入学习高斯金字塔和DoG的实际应用，为课程中的特定问题提供解决方案。

pyrtools是一个用于多尺度图像处理的工具，包括递归多尺度图像分解（金字塔），涵盖了拉普拉斯金字塔、QMF、小波和可控金字塔。它支持对任意尺寸的1D或2D信号进行操作，提供快速的2D卷积例程，带有子采样和边界处理。此外，它还提供快速的点运算和直方图匹配，以及生成正弦光栅、波带片和分形等合成图像的例程。pyrtools的Python版本是Eero Simoncelli的matlabPyrTools的接口，为matlabPyrTools的C核心提供Python接口。建议通过pip install pyrtools进行安装，已在Linux和OSX上测试通过，但不支持Windows平台。

MATLAB代码金字塔OpenVV正处于新版本开发阶段，该开源车辆视觉库提供车辆视觉应用的解决方案，包括车道标记检测和道路分割。ICASSP 2016曾探讨了基于边界的逆透视图在鲁棒车道标记检测中的应用。项目还涉及基于深度学习的FCN细分，CVPR 2015和PAMI中关于语义分割的完全卷积网络TensorFlow实现，以及用于航空/卫星图像语义分割的卷积神经网络。