图像金字塔

图像金字塔 简单来说就是 自下而上图像一步一步缩小

1 高斯金字塔(涉及高斯分布)

  向下采样(缩小,对金字塔来说是自下向上)

  第一步: 高斯滤波去噪

  第二部:将偶数行和列去掉

  向上采样(放大,对金字塔来说是自上向下)

  第一步:在每个方向上扩大两倍,新增的行和列填充0

  第二步:利用之前同样的内核进行卷积,获得近似值(高斯滤波?)

  注意:无论是先下后上还是先上后下的采样,不会使图片回到原本,因为无论上采样还是下采样都会造成原本信息的丢失(失真?)。

  

1 #cv2.pyrUp(src)为向上采样即放大
2 #cv2.pyrDown(src)为向下采样即缩小
3 gaussUp = cv2.pyrUp(img)
4 gaussDown = cv2.pyrDown(img)
5 gaussUpDown = cv2.pyrDown(gaussUp)
6 gaussDownUp = cv2.pyrUp(gaussDown)
7 res = np.hstack((img,gaussUp,gaussDown,gaussUpDown,gaussDownUp))
8 Cv_Show('res',res)

2 拉普拉斯金字塔

图像金字塔

1 #就是用原图像减去先向下采样再向上采样
2 laplacianPyr = img - gaussDownUp
3 Cv_Show('laplacianPyr',laplacianPyr)

 

原文链接:https://www.cnblogs.com/mingrufeng/p/17343853.html

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