OpenCV笔记(十二)图像金子塔-上采样与降采样

本文深入探讨了图像金字塔的概念及其在图像处理中的应用,包括高斯金字塔的生成过程和拉普拉斯金字塔的图像重建原理。同时,介绍了高斯不同(DOG)在图像增强和特征检测中的作用,并提供了OpenCV的API使用示例。

一、理论

1.图像金字塔概念

  1. 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔
  2. 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。
  1. 高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样
  2. 拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片

2.高斯金字塔

  • 高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到。

  • 降采样之后图像大小是原图像 MxN 的M/2 x N/2 ,就是对原图像删除偶数行与列,即得到降采样之后上一层的图片。

  • 高斯金子塔的生成过程分为两步:

    -对当前层进行高斯模糊

    - 删除当前层的偶数行与列

    即可得到上一层的图像,这样上一层跟下一层相比,都只有它的1/4大小。

3.高斯不同

Difference of Gaussian-DOG

  • 定义:就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减,得到的输出图像。称为高斯不同(DOG)
  • 高斯
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