基于GPU加速的定向图像/视频插值算法MATLAB代码详解

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法，专为GPU设计，以增强图像的去斑效果，并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发，要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成，仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi（2019）。

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

该代码实现了图像压缩中常用的LBG算法，用于将图像中的颜色数量减少到指定数量。

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

使用增量级联连续回归（iCCR）的Matlab代码库，用于视频图像的人脸跟踪。您可以从指定位置下载模型并解压缩，或在Matlab中直接加载model.mat文件，该文件包含“model”和“params”变量。您可以通过定义视频路径或网络摄像头流来调用轨迹。示例：加载模型后，通过指定视频或空数组来处理现有视频或网络摄像头流。如果需要在单个图像中检测点而不执行跟踪步骤，可以使用detect_pts_SDM函数。同时，您也可以在给定点上应用跟踪步骤来优化结果。

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

Matlab 2016b运行代码，采用混合全局图像定向方法，同时估算全局旋转和全局翻译。该代码利用成对基本矩阵和特征点重建图像外部姿势。仅适用于非商业研究目的，详细引用信息如下：作者为王鑫、滕晓和Yoni Kasten，文章题目为《一种用于同时估算全球旋转和全球翻译的混合全球图像定向方法》，发表于2020年XXIV ISPRS大会。安装简便，在Matlab 2016b及更高版本上测试通过。使用方法包括运行run_building.m文件，结果以可视化形式展示并保存为txt文件。输入数据由ProcessScript.m生成，亦可从OPENMVG获取。提供所用所有.mat文件作为输入数据。

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。