Advertisement

Matlab图像平滑化代码-FGI:实现快速引导深度上采样与光流优化的ECCV2016方案代码库

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
FGI是基于ECCV 2016提出的一种方法,用于MATLAB环境下的图像处理,通过快速引导深度上采样和光流优化实现高效的图像平滑化。 MATLAB图像平滑化代码快速引导的全局插值(FGI)是用于深度向上采样和运动插值的FGI在MATLAB中的实现,对应于我们发表的论文:李英敏、明多宁、陆杰,“深度和运动的快速引导全局插值”,ECCV2016。提供了两个演示代码demo_depthUpsample.m(用于深度上采样的演示)和demo_motionInterp.m(用于运动插值的演示)。使用前,请首先在utils文件夹中运行compile.m。 我们的相关工作参考: [1] D.Min,S. Choi,J.Lu,B.Ham,K.Sohn and M.N.Doe,“基于加权最小二乘法的快速全局图像平滑”,IEEE Trans. on Image Processing(TIP),23(12),5638-5653,2014。 版权声明:版权所有(c) 2016。仅限于研究和教育目的使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Matlab-FGIECCV2016
    优质
    FGI是基于ECCV 2016提出的一种方法,用于MATLAB环境下的图像处理,通过快速引导深度上采样和光流优化实现高效的图像平滑化。 MATLAB图像平滑化代码快速引导的全局插值(FGI)是用于深度向上采样和运动插值的FGI在MATLAB中的实现,对应于我们发表的论文:李英敏、明多宁、陆杰,“深度和运动的快速引导全局插值”,ECCV2016。提供了两个演示代码demo_depthUpsample.m(用于深度上采样的演示)和demo_motionInterp.m(用于运动插值的演示)。使用前,请首先在utils文件夹中运行compile.m。 我们的相关工作参考: [1] D.Min,S. Choi,J.Lu,B.Ham,K.Sohn and M.N.Doe,“基于加权最小二乘法的快速全局图像平滑”,IEEE Trans. on Image Processing(TIP),23(12),5638-5653,2014。 版权声明:版权所有(c) 2016。仅限于研究和教育目的使用。
  • MATLAB增强
    优质
    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的图像处理算法,专注于图像的平滑和锐化技术。通过这些代码,用户可以有效地减少噪声并提高图像细节清晰度,适用于多种应用场景。 使用MATLAB编写的图像平滑锐化程序包括:均值滤波、中值滤波、罗伯特梯度算法、Prewitt算法、Sobel梯度算法、Laplace算子以及扩展的Laplace模板和方向算子。
  • MATLAB_基于凸(CVX).rar
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB和CVX工具箱进行图像超分辨率处理的方法,通过凸优化技术实现高质量的图像上采样。适合研究与学习。 使用凸优化方法实现图像上采样,并通过PSNR指标与原图进行质量评估。
  • Matlab
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现图像降采样和升采样的完整代码库。通过这些代码,用户可以轻松掌握不同算法的应用及其对图像质量的影响。 本段落介绍了一段Matlab代码,实现了以2为因子的图像升采样和降采样的功能。其中,降采样方法包括使用平滑滤波器(如平均滤波)与不使用平滑滤波器两种方式;而升采样则有像素点直接复制及线性插值两种方案。这四种组合被应用于同一张原始图片上,并生成了四幅不同的结果图。 具体来说,程序运行后会展示以下内容: - 图片1:原始图像。 - 图片2:使用平滑滤波器进行降采样和像素点直接复制法升采样的效果。 - 图片3:采用相同方式的降采样但应用线性插值方法来升采样后的结果图。 - 图片4与图片5分别展示了不运用平滑滤波器条件下,通过像素点直接复制及线性插值两种不同手段进行图像处理的结果。
  • Matlab
    优质
    本段落介绍在MATLAB中实现图像降采样和升采样的方法及代码示例。通过调整图像分辨率,探讨不同采样技术对图像质量的影响。 该代码实现了以2为因子的图像升采样和降采样的功能。其中,降采样包括使用平滑滤波器的方法以及不使用平滑滤波器的方法;升采样则包含像素点直接复制方法与线性插值法两种方式。总共存在四种不同的组合方式。程序运行后会显示原始图片及四个结果图片:第一张为原始图片,第二张是采用平滑滤波降采样和像素点直接复制升采样的效果图;第三张则是使用了平滑滤波器的降采样与线性插值法的升采样后的图像;第四张展示的是不使用平滑滤波器进行降采样且采取像素点直接复制方法完成升采样的结果;最后一张图片则呈现了未采用平滑滤波器降采样但应用了线性插值法升采样的效果。
  • 算法MATLAB-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了多种用于导引头系统优化的算法及其在MATLAB环境下的实现代码,旨在为研究人员和工程师提供一个高效的测试与开发平台。 在IT行业中,优化算法是解决复杂问题的关键工具之一,在工程、数学及计算机科学领域尤为突出。导引头优化算法便是此类应用的一个实例,它涉及导弹与无人机等导航系统中导向装置的最优化设计。MATLAB作为强大的数值计算和建模环境,非常适合实现这类算法。 在探讨基于MATLAB的导引头优化项目时,我们可以关注以下关键知识点: 1. **搜寻器优化算法 (SOA)**:这是一种模仿人类搜索行为的生物启发式方法。它模拟了人在觅食过程中的智能决策能力,并利用模糊推理来应对信息不完全的情况。 2. **人类组优化**:这可能指在设计中考虑到了团队协作和信息共享的特点,以提升全局搜索效率。 3. **MATLAB实现**:通过定义数据结构、函数接口以及算法核心逻辑的代码框架,用户可以使用MATLAB内置功能进行数值计算、可视化及调试工作。这些特性有助于理解和改进算法。 4. **算法流程**:一个优化算法通常包括初始化种群、评估适应度值、选择操作、交叉和变异等步骤。在SOA中,它可能通过模拟人类决策过程来更新解决方案(或称个体)。 5. **适应度函数**:用于衡量个体优劣的指标,在导引头问题上与指向精度、响应速度及抗干扰能力等因素相关联。 6. **代码结构**:MATLAB程序通常由主文件控制算法流程,辅助函数执行具体操作,并通过配置参数调整行为。这些组件协同工作以实现优化目标。 7. **版本管理**:“ver100205”可能代表这是该算法的第100205个迭代版号,表明开发者多次改进并记录了每次变化,这对于追踪进步和复现结果至关重要。 8. **调试与优化**:理解代码后,可以通过调整选择策略、交叉及变异操作或引入新的停止条件等方式来提高性能。 通过基于MATLAB的导引头优化算法实例学习到如何将生物模型转化为计算方法,并应用于解决实际工程问题。此外,这还提供了一个研究和改进优化技术的机会,有助于提升理论与实践能力。
  • MATLAB-GCV: gcvspl
    优质
    gcvspl是用于MATLAB环境下的GCV(Generalized Cross Validation)样条平滑函数。此函数通过最小化GCV准则实现数据平滑与拟合,适用于信号处理和数据分析等领域。 这是Woltring经典的广义交叉验证(GCV)样条平滑及微分代码的版本。原始Fortran77代码[2]通过f2c转换器[3]被转化为C语言,生成了gcvspl.c文件及其对应的Fortran源码gcvspl.f,并作为存档与该软件包一起存储。 为了使更多的Matlab用户可以使用此代码,我们用C实现了两个MEX包装器。这两个文件在Matlab 9.6.0(R2019a)上开发并测试过,在较早版本的Matlab中也应能正常运行。 其中一个名为gcvsplmex.c的函数利用广义交叉验证和Craven及Wahba[4]提出的均方预测误差标准来计算自然B样条。该模型假设存在不相关的附加噪声以及基本平滑的基础函数,并且独立坐标可以是不等距分布的。 要使用此功能,您需要先(仅一次)编译它。这通常要求在您的操作系统中安装C/C++编译器(例如GNU Compiler Collection gcc)。一旦系统上有了可用的C编译器,请启动Matlab进行下一步操作。
  • MATLAB
    优质
    本段代码提供了一种使用MATLAB进行图像下采样的方法,能够有效降低图像分辨率,适用于图像处理和计算机视觉中的预处理步骤。 在MATLAB中编写图像下采样代码时,给定原始图像和下采样的比例后,可以得到经过下采样处理后的图像矩阵。
  • ——利用凸(CVX)法.rar
    优质
    本资源探讨了使用凸优化(CVX)技术进行图像上采样的方法,提供了一种有效增强图像分辨率和质量的技术手段。包含了相关理论、算法实现及实验分析。 本段落介绍了使用凸优化方法进行图像上采样的技术,并附带了测试图片。代码包含详细的流程介绍和分类说明,有助于读者深入理解如何利用Matlab中的cvx工具包实现图像上采样。
  • 指纹向场
    优质
    本项目提供了一种高效的算法用于计算指纹图像的方向场,包括预处理、方向计算和后处理步骤。代码已开源,适合研究与应用开发使用。 指纹图像方向场的快速实现可以通过MATLAB中的卷积操作来完成,效果最佳。