JavaScript图像处理-图像金字塔
简介
图像金字塔是一种由同一图像的多个分辨率构成的数据结构。每一层的大小是前一层的一半,高频信息(细节)被过滤,低频信息(谐波)被保留。
图像金字塔的主要应用包括:
- 缩放图片
- 图像分割
- 特征提取
- 增强图像
处理流程
对于每一层的金字塔图像,可以通过下采样(up-sampling)和高斯卷积(Gauss blur)来实现金字塔层数的构建。
下采样
下采样是将原图像变更为该级别的大小的方法。这涉及到两个步骤:滤波和采样。
下采样过程中可以采用多种滤波器,通常使用Box或Gaussian来实现。Box滤波器的处理方式比Gaussian更快更简单,但是Gaussian滤波器产生的输出比较好。所以,在使用Box滤波器之前,应该尽可能使用Gaussian来近似。
下采样达到的效果是保留图像中某些区域的平均值。每次下采样通常导致图像边缘的失真,可以通过越来越增大的滤波器来逐渐缓解失真的程度。
高斯卷积
高斯模糊是常用的图像模糊技术之一,它可以模糊图像从而去除图像噪声,同时也可以作为图像锐化的前置步骤。
电脑中由于所有图像都被处理成了离散的像素,所以无法真正意义上的实现高斯函数。可是可以采用中心极限定理,计算机实现从而来实现高斯模糊。
高斯函数的处理通常采用的是快速四次平方滤波器(Fourier Low-Pass/High-Pass Filter)
示例
示例1:下采样
下面的代码演示了一个简单的下采样函数的实现。downsample
函数接受一个图像的像素数组和宽高,返回一个下采样后的图像,宽高为原来的一半。
function downsample(src, srcWidth, srcHeight) {
const dstWidth = srcWidth / 2;
const dstHeight = srcHeight / 2;
const dst = new Array(dstWidth * dstHeight * 3);
for (let j = 0; j < dstHeight; j++) {
for (let i = 0; i < dstWidth; i++) {
const idx = (j * dstWidth + i) * 3;
const x = i * 2;
const y = j * 2;
const srcIdx = (y * srcWidth + x) * 3;
dst[idx + 0] = (src[srcIdx + 0] + src[srcIdx + 3] + src[srcIdx + srcWidth * 3] + src[srcIdx + srcWidth * 3 + 3]) / 4;
dst[idx + 1] = (src[srcIdx + 1] + src[srcIdx + 4] + src[srcIdx + srcWidth * 3 + 1] + src[srcIdx + srcWidth * 3 + 4]) / 4;
dst[idx + 2] = (src[srcIdx + 2] + src[srcIdx + 5] + src[srcIdx + srcWidth * 3 + 2] + src[srcIdx + srcWidth * 3 + 5]) / 4;
}
}
return {
data: new Uint8ClampedArray(dst),
width: dstWidth,
height: dstHeight
};
}
示例2:高斯卷积
下面的代码演示了一个简单的高斯卷积函数的实现。将一个3x3的高斯核卷积输入图像,可以得到输出图像。
function applyGaussianKernel(src, width, height) {
const kernel = [
0.0625,
0.125,
0.0625,
0.125,
0.25,
0.125,
0.0625,
0.125,
0.0625
];
const dst = new Uint8ClampedArray(width * height * 3);
// Loop over pixels in the input image.
for (let u = 0; u < width; u++) {
for (let v = 0; v < height; v++) {
// Loop over the kernel.
let r = 0, g = 0, b = 0, i = 0;
for (let m = -1; m <= 1; m++) {
for (let n = -1; n <= 1; n++) {
const x = clamp(u + m, 0, width - 1);
const y = clamp(v + n, 0, height - 1);
const idx = (y * width + x) * 3;
r += src[idx] * kernel[i];
g += src[idx + 1] * kernel[i];
b += src[idx + 2] * kernel[i];
i++;
}
}
const dstIdx = (v * width + u) * 3;
dst[dstIdx] = r;
dst[dstIdx + 1] = g;
dst[dstIdx + 2] = b;
}
}
return {
data: dst,
width: width,
height: height
};
}
总结
使用图像金字塔可以进行多种图像处理操作,比如图像缩放、特征提取、边缘检测等。理解图像金字塔,可以有助于大幅度提高图像应用的性能和效果。
参考资料
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