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单目深度估计，基于拉普拉斯金字塔和残差网络。

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简介：
基于拉普拉斯金字塔深度残差的单目深度估计 是一篇备受赞誉的计算机视觉与模式识别（CVPR）领域的学术论文，全文已翻译成英文。

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  • 基于拉普拉斯金字塔的深度残差单目深度估计
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    本研究提出了一种利用拉普拉斯金字塔结构优化深度残差网络的方法，显著提升了单目图像深度估计的精度和效率。 基于拉普拉斯金字塔深度残差的单目深度估计是一篇优秀的CVPR文档，并提供了该文的完整Word版翻译。
     
  • 拉普拉斯金字塔模型
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    拉普拉斯金字塔模型是一种多分辨率信号表示方法，在计算机视觉和图像处理领域中被广泛用于图像压缩、分割及细节增强等任务。 将程序拷贝到MATLAB工作目录中，以实现拉普拉斯图像融合。
     
  • MATLAB开发——高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
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    本教程深入探讨了在MATLAB中实现图像处理中的关键概念——高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。通过详细的代码示例，学习者能够掌握构建多分辨率图像表示的方法和技术，适用于计算机视觉及图像压缩等领域。 在MATLAB开发过程中涉及到了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的实现。这些技术通常应用于原始图像的基础上进行多尺度分析与处理。
     
  • 拉普拉斯金字塔图像融合
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    拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像表示方法，通过构建低分辨率和高分辨率图像层来实现细节分层。在图像融合领域中，利用该技术可以有效结合多源图像的优势信息，生成质量更优的合成图，广泛应用于遥感、医学成像等领域。 好用的拉普拉斯金字塔融合程序可以直接运行使用，效果很好，适用于Matlab环境。
     
  • 基于Matlab的灰度图像拉普拉斯金字塔分解源码
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现灰度图像拉普拉斯金字塔分解的完整代码。通过该源码，用户能够深入理解多尺度分析技术及其应用，适用于图像处理与计算机视觉的研究和开发。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：对任意一副灰度图像进行拉普拉斯金字塔分解_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于MATLAB的高斯与拉普拉斯金字塔分解源码
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    本作品提供了一套基于MATLAB环境实现的高斯与拉普拉斯金字塔分解算法源代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者和技术开发者。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于matlab的高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔分解 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 拉普拉斯金字塔分解的MATLAB源程序
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    本项目提供了一套完整的MATLAB代码，实现图像处理中的拉普拉斯金字塔分解。通过此程序，用户能够对图片进行多尺度分析和细节提取，在图像压缩、增强等领域具有广泛应用价值。 该函数的作用是对输入图像进行金字塔分解。level参数指定分解的层次。
     
  • 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。
     
  • Matlab代码实现：LapSRN深度拉普拉斯金字塔网络，用于快速准确的超分辨率(CVPR2017)
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    本文章介绍了使用MATLAB实现的LapSRN算法，这是一种基于深度学习的超分辨率技术，通过构建拉普拉斯金字塔网络实现了图像和视频的快速且精确的超分辨率处理。此方法在CVPR 2017会议上被提出并获得了广泛的关注。 Matlab代码实现的拉普拉斯金字塔深度网络（LapSRN）能够快速准确地进行超分辨率处理。该模型在2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议上提出，并展示了其在从粗到细的拉普拉斯金字塔框架内的低分辨率图像超分辨能力。 我们的方法不仅速度快，而且在四个基准数据集上实现了4倍与8倍超级分辨率的最佳性能。对于更多详细信息及评估结果，请参阅相关文档。 如若研究中使用了本代码或数据集，请引用以下文献： @inproceedings{LapSRN, author={Wei-Sheng Lai and Jia-Bin Huang and Narendra Ahuja and Ming-Hsuan Yang}, title={Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution}, booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}