金字塔词袋模型Matlab代码

以下是一个简单的金字塔词袋模型的Matlab代码示例：

% 设定参数
numLevels = 3; % 金字塔层数
patchSize = 16; % 每个patch的大小
numWords = 100; % 词袋的单词数量

% 加载图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 提取图像的SIFT特征
siftFeatures = vl_sift(single(grayImage));

% 将图像分割为多个patch
patchGrid = vl_ikmeanspush(siftFeatures(1:2,:), numWords);

% 初始化词袋直方图
histogram = zeros(numWords, 1);

% 循环遍历金字塔的每一层
for level = 1:numLevels
    % 计算当前层的patch大小
    currentPatchSize = patchSize * 2^(level-1);
    
    % 对每个patch计算词袋直方图
    for i = 1:size(patchGrid, 2)
        % 获取当前patch的位置
        x = patchGrid(1, i);
        y = patchGrid(2, i);
        
        % 提取当前patch的SIFT特征
        patchFeatures = siftFeatures(:, siftFeatures(1,:) >= x & siftFeatures(1,:) < x+currentPatchSize & siftFeatures(2,:) >= y & siftFeatures(2,:) < y+currentPatchSize);
        
        % 将当前patch的特征分配到最近的单词中
        [~, assignment] = min(vl_alldist(patchFeatures, siftFeatures));
        
        % 更新词袋直方图
        histogram(assignment) = histogram(assignment) + 1;
    end
    
    % 对词袋直方图进行归一化
    histogram = histogram / sum(histogram);
end

% 打印词袋直方图
disp(histogram);

上述代码首先加载一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用VLFeat工具箱提取图像的SIFT特征。接下来，将图像分割为多个patch，并使用IK-Means算法对SIFT特征进行聚类，得到单词的字典。然后，代码循环遍历金字塔的每一层，对每个patch计算词袋直方图。最后，对词袋直方图进行归一化，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更复杂的处理和优化。