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L-K金字塔光流法在MATLAB中得以代码实现。

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简介：
L-K金字塔光流法通过MATLAB编程语言得以实现，该代码的开发灵感来源于1981年发表的关于迭代图像配准技术的文章，特别是其中应用于立体视觉的应用部分。

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  • L-K金字塔光流法的Matlab实现代码
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    本项目旨在实现L-K（Lucas-Kanade）光流算法在MATLAB环境下的编程实践。通过该实现，用户能够理解和应用这一广泛使用的计算机视觉技术来估算图像序列间的运动矢量。 理解L-K运动估计方法，并使用MATLAB进行实现，参考B. Lucas 和 T. Kanade 的论文《An iterative image registration technique with an application to stereo vision》，发表于IJCAI会议，页码674-679，1981年。
  • LK光流迭代金字塔：Lucas-Kanade光流计算的MATLAB实现
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  • Matlab代码金字塔-Pytorch实现LapSRN（CVPR2017）
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    本文介绍了基于Pytorch框架实现的LapSRN算法，该算法采用了一种新颖的残差学习策略用于超分辨率任务，并提供了详细的Matlab代码结构分析。 Matlab代码金字塔PyTorchLapSRNCVPR2017论文在PyTorch中的实现：“用于快速而准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”。用法：训练usage:main.py[-h][--batchSizeBATCHSIZE][--nEpochsNEPOCHS][--lrLR][--stepSTEP][--cuda][--resumeRESUME][--start-epochSTART_EPOCH][--threadsTHREADS][--momentumMOMENTUM][--weight-decayWEIGHT_DECAY][--pretrainedPRETRAINED]。PyTorchLapSRN可选参数包括：-h, --help显示帮助信息并退出；--batchSizeBATCHSIZE训练批量大小；--nEpochsNEPOCHS训练的轮数；--lrLR学习率。
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    简介：PYLK（Pyramid Lukas-Kanade）是一种基于图像金字塔和KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法的光流估计方法，广泛应用于计算机视觉领域。 金字塔LK光流的C代码在传统KLT算法的基础上进行了扩展，新增了生成并输出中间BMP图的功能。
  • MATLAB中的高斯金字塔实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现图像处理技术之一——高斯金字塔的方法。通过构建一系列不同分辨率的图像层级，该技术广泛应用于图像压缩、特征检测等领域。文中详细阐述了如何利用MATLAB函数高效地生成和操作高斯金字塔，并提供了具体的代码示例。 图像高斯金字塔的MATLAB实现主要分为高斯平滑与向下采样两部分，可以直接运行。
  • MATLAB中的高斯金字塔代码
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    这段代码实现了一个在MATLAB环境中构建图像高斯金字塔的功能。通过一系列的高斯模糊与降采样步骤，可以有效地生成不同分辨率的图像层级，适用于多尺度分析和特征检测等计算机视觉任务。 关于高斯金字塔的MATLAB代码分享给大家。
  • Matlab高斯金字塔与拉普拉斯金字塔代码（含FFT）- Gaussian_Pyramid_Laplacian_Pyramid_FFT：五级实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的程序，用于生成和展示图像的高斯金字塔与拉普拉斯金字塔，并采用FFT加速卷积运算。该代码实现了从原始图像递归构建五层金字塔的过程。 本段落介绍如何使用Python编写代码来生成五级的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，并将这些图像连接起来以显示整个金字塔结构。目前，在OpenCV中没有直接的功能可以这样展示金字塔，尽管在MATLAB中有相应的功能实现。虽然这里提供的方法可能不是最优雅的方式，但能够达到预期效果并且可以根据需要进行改进。此外，该代码还为生成的图像创建了2DFFT（二维快速傅里叶变换），以便对空间频率进行分析。
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