1.matlab curvelet变换像去噪【详细解析 参考源码】
2.轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
3.基于改进Deeplabv3+的变换变换编码视频人像背景替换系统（源码＆教程）
4.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
5.FPGA纯verilog代码实现图像对数变换，提供工程源码和技术支持
6.MMDet——DETR源码解读
matlab curvelet变换像去噪【详细解析 参考源码】
简介
引入曲线let变换的源码背景及目标
详细阐述曲线let变换的提出背景与研究进展，当前状态概述
深入分析第一代曲线let变换，图像图像解释其原理与特性
具体介绍曲线let变换实现步骤，简述包含关键算法与操作细节
探讨第二代曲线let变换，和解比较与第一代的码流volist中输出源码差异与改进
解释连续曲线let变换的概念与应用，包括其数学描述
论述离散曲线let变换，变换变换编码探讨其在图像处理中的源码具体实现
源代码
提供曲线let变换相关代码，包括算法实现与调用示例
参考图
展示曲线let变换在图像去噪中的图像图像效果示例，包含前后对比图
轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码
ViT，简述即Vision Transformer，和解是码流将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的变换变换编码Transformer，ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。源码理解ViT的图像图像原理和代码实现在此关键点上进行。
ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的attention机制源码块，块通过卷积和展平操作转换为向量，最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理，编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络，实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。
具体实现上，Patch Embedding过程通过卷积和展平简化，将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制，以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块，实现完整的编码过程。
VisionTransformer整体架构基于上述模块构建，流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节，完整代码可参考相关资源。
综上所述，proxy server源码ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合，实现高效图像识别。理解其原理和代码，有助于深入掌握这一创新技术。
基于改进Deeplabv3+的视频人像背景替换系统（源码＆教程）
视频背景替换技术在图像处理和视频编辑领域具有重要地位，旨在从视频序列中提取前景信息并将其融合到新背景中，以减少制作成本、改善抠图质量并提高图像融合效果。早期方法受限于特定的拍摄环境，交互式绿幕抠图成本高、速度慢，且图像融合算法丢失前景信息严重，导致融合图像失真，人物颜色虚假。针对这些问题，本文提出改进Deeplabv3+算法和改进PoissonEditing算法，联合视频风格迁移算法，实现视频人物背景替换系统。linux perf 源码
改进Deeplabv3+算法采用编码器与解码器并联结构，通过DCNN生成多维度特征，遵循ASPP规则增加感受视野，结合边缘校正通道算法对分割的人体图像进行后处理。改进后的算法前端采用空洞卷积获取浅层低级特征，后端采用vgg-获取深层高级特征信息，输出尺寸为4的通道特征用于图像分割。
系统整合部分包含完整源码、环境部署视频教程、数据集和自定义UI界面。通过参考博客《基于改进Deeplabv3+的视频人像背景替换系统（源码＆教程）》，实现视频人物背景替换系统的集成与优化。
参考文献提供相关领域的综述与讨论，涉及深度学习、图像处理、图像分割、图像抠图算法等多个方面，为系统设计提供理论基础与实践经验。python queque 源码
opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。
简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。
公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。
如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。
FPGA纯verilog代码实现图像对数变换，提供工程源码和技术支持
图像对数变换旨在优化图像的对比度，尤其提升暗部细节。变换公式为g = c*log(1 + f)，其中c为常数，f代表像素值，范围为0-。对数曲线在低像素值区域斜率较大，高像素值区域斜率较低，因此变换能增强图像暗部对比度，改善细节。
使用MATLAB生成log系数，转换为.coe文件，再通过Verilog代码固化为查找表，形成log系数表。
借助FPGA实现图像对数变换，只需将图像像素与查找表一一对应输出。顶层Verilog代码负责实现这一流程。
使用Vivado与MATLAB联合仿真，展示变换效果。仿真结果表明，变换后的图像对比度提升，暗部细节明显增强。
Vivado工程设计包括HDMI输入/输出、图像数据采集、缓存管理等关键组件。HDMI输入/输出由Silicon Image公司的SIL和SIL完成，数据通过FDMA传输，然后存入DDR3做缓存。
顶层代码负责整个流程控制，确保图像处理流程正确执行。
进行上板调试验证，并进行演示。工程代码通过链接形式提供下载，确保用户能获取所需资源。
MMDet——DETR源码解读
DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。
理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。
DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。
DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。
DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。
详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。
