使用拉普拉斯金字塔及高斯金字塔恢复高斯金字塔内的图像opencv的Python实现

最新推荐文章于 2025-09-09 21:43:59 发布
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#opencv #计算机视觉 #python

本文介绍了一种图像处理技术，通过三个步骤实现拉普拉斯图像金字塔：首先，使用原图像进行下采样得到高斯图像；其次，利用原图像与高斯图像的上采样结果计算拉普拉斯图像；最后，通过拉普拉斯图像和上采样图片还原原图像。该技术在图像处理和计算机视觉中具有广泛应用。

要实现这个事情，其实只需实现三个步骤即可

第一：利用原图像进行下采样得到下采样高斯图片
第二：利用原图像和下采样高斯图片的上采样得到拉普拉斯图像
第三：利用拉普拉斯图像和上采样图片得到原图像

代码

import cv2

img = cv2.imread('../data/1.jpg')
g0 = img

g1 = cv2.pyrDown(g0)  # 计算下采样

laplacian0 = g0 - cv2.pyrUp(g1)  # 计算拉普拉斯
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数字图像处理Python实战--高斯&拉普拉斯金字塔&图像重建
up up up!
04-18 4230
欢迎来到爱学习小可爱的“数字图像处理”入门编程小天地~ 高斯&拉普拉斯金字塔&图像重建 编程目的 通过编写高斯金字塔函数以及拉普拉斯金字塔函数，对图像进行模糊处理以及改变分辨率大小，最终展现高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、以及重建的图像。 ps: 没感动天，没感动地，只感动我自己，第二篇热腾腾的博客出炉啦~ 编程核心代码基于算法，没有调用成品函数~ 如果感兴趣的话，就继续往下看吧~ 欢...
opencv-python图像处理 ----详解高斯、拉普拉斯图像金字塔
勤劳鸟儿
01-09 2232
一、概念 图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合。这个图像集合是由原图像不断下采样；产生的，最底层是原图像，该层的上层图像是该层图像下采样产生，因此，图像的大小就是 : NN —N/2N/2----…一直到顶点1*1。 根据下采样前使用的卷积核操作的不同，图像金字塔可以分为高斯金字塔、拉普拉斯金字塔等等。下采样的一般步骤为：先将图片滤波，然后将滤波后的图像去掉其偶数行和偶数列，在滤波器的选择上我们有多种方式，cv包中使用的默认滤波器为高斯滤波器。 由于采样后的图像将越来越小，因此可以
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】187.由拉普拉斯金字塔还原图像
youcans的博客
05-22 1396
图像金字塔是一系列来源于同一张原始图像、以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。 用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像（或称复原图像），得到一系列的差值图像，即为拉普拉斯金字塔的分解图像。 拉普拉斯金字塔可以配合高斯金字塔使用。拉普拉斯金字塔是高斯金字塔的差分图像，保存了高斯金字塔丢失的高频信息，因此可以精确地还原图片信息。从最低分辨率图像上采样，然后逐次加上每个尺度的残差信息，就可以还原到原始的高分辨率图。
opencv_day12
qq_35966478的博客
10-20 161
#使用函数cv2.pyrDown()对一幅图像进行向下采样,观察采样结果 #图像金字塔是一系列以以金字塔形状排列的,自底向上分辨率逐渐降低的图像集合 #cv2.pyrDown()首先对原始图像进行高斯滤波变换,以获取原始图像的近似图像,然后 #通过抛弃偶数行和偶数列来进行向下采样 import cv2 img=cv2.imread('./image/iu.jpeg',0) r1=cv2.pyrDo...
使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔重构图像（matlab代码）
Chaolei3的博客
03-13 1万+
使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔重构的主要思想就是：高斯金字塔中的内容在高斯模糊并且下采样的过程中会丢失信息，而为了重构出和原图像相差不大的图像，我们则希望能够用某种方式将建立高斯金字塔过程中丢失的信息给保存下来。后来人们想到使用拉普拉斯金字塔来保存这些信息。拉普拉斯金字塔中每层都是高斯金字塔中相邻2层的残差图，也就是相邻2层之间丢失的信息。 算法简述 将原图作为高斯金字塔的第一层，然后使用...
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（十一 图像金字塔）————11.5拉普拉斯金字塔
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12-24 361
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OpenCV：图像金字塔
最新发布
2201_75607087的博客
09-09 1311
图像金字塔是由同一幅图像的多个不同分辨率子图构成的集合，因其层级结构形似“金字塔”而得名。层级关系：金字塔的底部是原始高分辨率图像（记为G₀），向上每一层（G₁、G₂、…、Gₙ）的分辨率都逐步降低，顶部可能仅保留1个像素点。分辨率变化规律：通常每向上移动一层，图像的宽度和高度会缩小为前一层的1/2，像素总数减少为1/4（也可根据需求调整缩放比例）。核心作用：将单分辨率图像转化为多尺度表示，让算法能在不同“尺度”下分析图像（例如大尺度检测目标整体，小尺度捕捉细节）。示例。
基于OpenCv的图像金字塔
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-04 1149
本次实验主要完成基于拉普拉斯金字塔的图像无缝融合任务，任务首先生成高斯金字塔，然后根据生成的高斯金字塔生成拉普拉斯金字塔，再将拉普拉斯的每一层进行图像融合，根据融合后的图像金字塔重建原始图像。
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【笔记】高斯金字塔和拉普拉斯金字塔：高斯金字塔持续的下采样让图片变小，像素变少，特征模糊；拉普拉斯金字塔以记录恢复原图过程中的上采样后图片与原始图片的损失，力图还原真实图片
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宽简厚重—博约
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因此对不同频率分量选择不同大小的融合窗口进行处理，在低频处采用较大的融合窗口以避免截断现象，在高频处采用较小的融合窗口以避免鬼影现象，最终得到平滑无鬼影的融合结果。拉普拉斯金字塔：它的某层图像就是源图像减去丢掉高频分量的图像后的结果，也就是高频分量，抽取出来用于后续高频分量的融合以及恢复图像高频信息的恢复。即每一层的图像为同一层高斯金字塔的图像减去 上一层的图像进行上采样并高斯模糊的结果。图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方，也就是大片色块的地方。人眼对图像中的高频信号更为敏感。
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m0_58409035的博客
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