OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 38 - 拉普拉斯金字塔

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本文关键知识点：拉普拉斯金字塔

对输入图像实现金字塔的reduce操作就会生成不同分辨率的图像、对这些图像进行金字塔expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果就会得到图像拉普拉斯金字塔图像。

举例如下:
输入图像G(0)
金字塔reduce操作生成 G(1)，G(2)，G(3)
拉普拉斯金字塔:
L0=G(0)-expand(G(1))
L1=G(1)-expand(G(2))
L2= G(2)-expand(G(3))

G(0)减去expand(G(1))得到的结果就是两次高斯模糊输出的不同，所以L0称为DOG(高斯不同)、它约等于LOG所以又称为拉普拉斯金字塔。所以要求的图像的拉普拉斯金字塔，首先要进行金字塔的reduce操作，然后在通过expand操作，最后相减得到拉普拉斯金字塔图像。

拉普拉斯金字塔是图像多尺度表达的一种重要工具，它在图像处理和分析中具有广泛的应用。以下是对拉普拉斯金字塔的详细介绍：

一、定义与原理

拉普拉斯金字塔是一种图像金字塔，它通过将图像分解为不同尺度的子图像来实现多尺度表达。具体而言，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像