opencv实现图像金字塔的向上采样

目录

何为向上采样？

 向上采样的做法

1.插值

2.高斯滤波

代码实现

图像金字塔向上采样的优缺点：

1.优点

2.缺点

总结：

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何为向上采样？

通常将图像的宽度和高度都变为原来的2倍。这意味着，向上采样的结果图像大小是原始图像的4倍。因此，要在结果图中补充大量的像素点。对新生成的像素点进行赋值的行为，称为插值。

向下采样的原理与向上采样的原理类似，具体可参考最详细的图像金字塔原理及下采样的实现

 向上采样的做法

1.插值

                          

将高度和宽度变成原来的2倍，先将其余部分补0

2.高斯滤波

再通过高斯函数对数据进行内积，得到一个新的数据

由此可知，一个图像先向上采样，再向下采样，是无法使其恢复成原始数据

在opencv中如何实现呢？

代码实现

首先介绍下向上采样的参数
dst = cv2.pyrUp(src [,dst, dstsize ])

src：原始图像
dst：目标图像（可填）
dstsize：目标图像的大小（可填）

# 导入cv2
import cv2

# 首先读取图片
peng = cv2.imread('./peng.jpg')

# 展示图片
cv2.imshow('peng', peng)

# 设置图片展示时间
cv2.waitKey(0)

# 对图片进行向上采样
up_1 = cv2.pyrUp(peng)

# 展示向上采样的图片
cv2.imshow('up_1', up_1)

# 设置图片展示时间
cv2.waitKey(0)

图片效果：

图像金字塔向上采样的优缺点：

1.优点

该方法可以有效地将图像放大到更高的分辨率，使得图像的细节和清晰度得到提升。

这种方法在处理图像时，不会对图像的质量造成过多的影响，而且可以使得处理后的图像更加自然、平滑。

2.缺点

1.进行插值计算时，可能会出现一些误差，这些误差可能会影响到图像的准确性。

2.在进行向上采样时，可能会对图像造成一定的扭曲或失真，特别是在处理一些大尺寸的图像时，这种问题会更加明显。

总结：

向上采样是一种常用的图像处理方法，能够有效地将图像放大到更高的分辨率，提升图像的清晰度和细节表现，但也需要注意插值误差、存储空间和处理时间等因素的影响。