Python-OpenCV教程-8-图像金字塔融合

本文介绍了图像金字塔融合算法在图像拼接中的应用,通过高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的构建,解决重合区域的拼接线问题。详细阐述了算法流程,包括生成高斯金字塔、计算拉普拉斯金字塔以及重建融合图像的过程,并提到了OpenCV中实现这些操作的函数cv2.pyrDown()和cv2.pyrUp()。

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图像金字塔融合算法主要用在两幅图像的拼接中。两幅有重合区域的图片,如果直接个根据位置来拼接,那么由于两幅图片自身的差异,拼接完的图片上会有很明显的拼接线存在。

解决这个问题,最简单的方法是对两幅图片的重合区域的像素进行加权相加(这个操作可以理解为一种羽化的处理效果)。

fblend

设定一个权重w,就有公式:PB(i,j) = (1-w)*PA(i,j) + w*PB(i,j)可以计算重合区域融合后的像素值。

但是,这种简单的羽化对两幅图片的质量要求非常高,很对情况下并不能得到一个理想的效果。

因此,很多情况下,我们会选择稍微复杂的图像金字塔融合算法来处理这个重合区域。

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