本书是金字塔算法方面的惟一一本著作。作者Goldman博士是世界上最杰出的计算机辅助几何设计的学术研究者之一并具有丰富的实践经验。书中介绍了计算机辅助几何设计的基本概念、方法、它们的内在联系，以及曲线曲面几何模型的动态编程处理的具体细节，涉及贝齐尔曲线曲面、B-样条、开花和各种贝齐尔曲面片。本书的讲解浅显易懂，并且每一部分都带有理论和实践方面的习题，对书中讲解的知识点进行了有力的补充。全书的内容安排由浅入深、循序渐进、通俗易懂，阅读完本书后读者会豁然开朗，发现计算机辅助几何设计及其实现途径原来如此简单。此书以其作者之权威、内容之重要，确实可以和金字塔相媲美。本书可供计算机科学、工程学、数学等领域的理论学者与实际应用人员，以及计算机专业本科高年级的学生及研究生参考阅读。

图像多分辨率金字塔 包括产生图像的高斯金字塔或拉普拉斯金字塔；图像金字塔扩张等功能函数

NAS-FPN：用于对象检测的学习可扩展特征金字塔结构

空间金字塔方法表示图像是传统BOF(Bag Of Features)方法的改进，传统BOF方法提取图像特征时，首先提取每张图像的SIFT特征描写叙述，之后将全部图像的兴趣点的特征描写叙述进行聚类形成BOW视觉词袋。最后对每张图像统计全部视觉关键词出现的频次。因此BOF是在整张图像中计算特征点的分布特征。进而生成全局直方图，所以会丢失图像的空间分布信息。无法对图像进行精确地识别。为了克服BOF的这一缺点。提出了空间金字塔方法，它是在不同分辨率上统计图像特征点分布。从而获取图像的空间信息。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

：提出了一种基于形态小波分解的多分辨率图像融合。这种融合方法使用了最小形态小波算子，将原始图像分解为4子带图像金字塔并且构造了相应的4 f带方向对比度图像金字塔。然后利用方向对比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔，最后应用形态小波重构得到融合图像。融合实验表明，本文方法优丁传统的对比度金字塔图像融合和普通小波分解图像融合。

图像处理，金字塔分解，示例代码 %% Load image img=imread('cameraman.tif'); img = double(img) + normrnd(0,5,[256 256]); %% Gaussian filter w=1/256*[1 4 6 4 1; 4 16 24 16 4; 6 24 36 24 6; 4 16 24 16 4; 1 4 6 4 1]; %% Laplacian pyramid %decomposition level n = 6; % filtering, subsampling g{1}=img; s = [size(g{1},1),size(g{1},2)]; for i=2:n+1 g{i}=imfilter(g{i-1},w,'replicate'); g{i}=g{i}(1:2:size(g{i},1)-1,1:2:size(g{i},2)-1); s = [s;[size(g{i},1),size(g{i},2)]]; end %residual image for i=1:n l{i}=g{i}-expand(g{i+1},w,s(i,:)); end %reconstruction for i=n:-1:1 g{i}=l{i}+expand(g{i+1},w,s(i,:)); end imshow(g{1},[]) imshow(img,[])

js实现部门或组织结构的完美展现。提供用户编程接口。采用金字塔形式展现，比树形更符合国人习惯。完整源码以及演示文件、效果截图。完全独创，Email：wangminghu2000@163.com Msn:wangminghu2000@163.com

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该exe后面接影像路径，文件夹里有两个.ini配置文件，其中一个里面有配置说明