高斯金字塔与拉普拉斯金字塔

最新推荐文章于 2025-09-11 20:00:40 发布
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本文介绍了高斯金字塔的概念，它通过向下采样逐级降低图像大小和分辨率。构建过程中，先对层级图像应用高斯滤波，再进行下采样。拉普拉斯金字塔则通过高斯金字塔的不同层级相减，揭示了下采样过程中的细节信息，用于恢复丢失的细节。

高斯金字塔 ( Gaussianpyramid)：向下采样，层级越高，则图像越小，分辨率越低。要从金字塔第i层生成第i+1层，我们先要用高斯核对第i层进行卷积，然后进行下采样，即删除所有偶数行和列。

拉普拉斯金字塔：拉普拉斯金字塔的第i层为高斯金字塔的第i层减去先经过上采样(每个方向扩大两倍，即新增的行和列用0填充)再经过卷积操作的第i+1层高斯金字塔。从而获得由降采样操作丢失的信息

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图像金字塔(image pyramid) 分为两种：高斯金字塔  和  拉普拉斯金字塔。
zyr_freedom的博客
03-17 1417
高斯金字塔 高斯金字塔模仿的是图像的不同的尺度，尺度应该怎样理解？对于一副图像，你近距离观察图像，与你在一米之外观察，看到的图像效果是不同的，前者比较清晰，后者比较模糊，前者比较大，后者比较小，通过前者能看到图像的一些细节信息，通过后者能看到图像的一些轮廓的信息，这就是图像的尺度。 实现： 将原始图像当作金子塔的最底层；然后进行按图像长宽各减少二分之一进行下采样。在进行下采样之前需要进行高斯滤波（也就是高斯核进行卷积) import cv2 img_down = cv2.pyrDo...
18. 图像金字塔之高斯金字塔、拉普拉斯金字塔
fengshengwei3的专栏
08-12 979
原文链接：https://www.cnblogs.com/sddai/p/10330756.html 目录 一、图像金字塔 二、高斯金字塔 三、拉普拉斯金字塔 一句话总结： 上采样： 图像放大（长宽放大2倍）【pyrUp】 下采样：图像缩小（长宽缩小一半） 【pyrDown】 高斯金字塔：下采样（先高斯平滑，然后去除偶数行和偶数列） 拉普拉斯金字塔：本层图像减去先缩小（pyrDown）后再放大(pyrUp)的图像的一系列图像构成的,得到的其实是原始像素值减去估计值得到的差值 一...
数字图像处理——图像金字塔
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qq1851417332的博客
09-11 1257
图像金字塔是图像处理中多尺度分析的重要工具，它通过不同分辨率下的图像表示，为我们提供了分析图像特征的多个视角。图像金字塔的本质是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合，其中最底层是原始图像的最高分辨率版本，随着层级上升，分辨率逐渐降低。上采样的步骤包括：先将图像在每个方向放大为原来的两倍，新增的行和列用0填充，然后使用与降采样相同的高斯核进行卷积操作，获得新增像素的近似值。例如，在人脸检测中，由于图像中的人脸可能具有不同的大小，使用图像金字塔可以在多个尺度上检测人脸，确保不会因为尺度变化而漏检。
Opencv之图像金字塔（高斯金字塔&拉普拉斯金字塔）
2301_77444219的博客
05-22 455
图像金字塔是主要用于图像的分割。。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率。因此层级越高，图像越小，分辨率越低。
图像金字塔
Touch_Dream的博客
03-16 2万+
1、从opencv函数的金字塔函数和尺度缩放函数说起 Opencv里面金字塔和resize函数都是有关图像分辨率的问题。我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统来说的话，可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式：1> resize函数。这是最直接的方式，2> pyrUp( )、pyrDown( )函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行
高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
qq_45802081的博客
11-22 515
学习大佬的，很详细的介绍，记录一下
《高斯金字塔与拉普拉斯金字塔原理、操作及实用经验分享》
11-25
全面深入地介绍图像金字塔相关知识，涵盖图像下采样、上采样原理，详细讲解高斯金字塔（包括 cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp 操作及示例代码）与拉普拉斯金字塔（构建及还原原理与代码演示）
高斯金字塔与拉普拉斯金字塔（python实现）
qq_35872942的博客
10-02 3378
一、高斯金字塔： 高斯金子塔的思路非常简单，就是讲原始图像当作金子塔的最底层，然后进行按图像长宽各减少二分之一，面积减少四分之一，进行下采样。在进行下采样之前需要进行高斯滤波。 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def gaussian(original_image,down_times=5): temp = original_image.copy() gaussian_pyramid = [temp]
原理 拉普拉斯金字塔_十三 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
weixin_28677005的博客
01-14 1878
一、图像金字塔原理图像缩小(先高斯模糊，再降采样，需要一次次重复，不能一次到底)图像扩大(先扩大，再卷积或者使用拉普拉斯金字塔)图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔就是用来进行图像缩放的。进行图像缩放可以用图像金字塔，也可以使用resize函数进行缩放，后者效果更好。这里只是对图像金字塔做一些简单了解。二、...
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凯哥大数据——刘凯的博客
10-10 1949
文章目录一、图像金字塔的定义二、高斯金字塔的计算三、拉普拉斯金字塔的计算 一、图像金字塔的定义 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，用多分辨率来解释图像。 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。 我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 二、高斯金字塔的计算 高斯金字塔的最底层就是原图像，如果我们利用一个高斯核，对图像进行卷积，然后删除所有的...
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Javadayuge的博客
03-13 6998
1.图像噪声椒盐噪声：图像中随机出现的白点或者黑点高斯噪声：噪声的概率密度分布是正态分布2.图像平滑均值滤波：算法简单，计算速度快，在去噪的同时去除了很多细节部分，将图像变得模糊cv.blur()高斯滤波: 去除高斯噪声中值滤波: 去除椒盐噪声。
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多分辨率分析—高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
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03-01 1万+
高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的matlab实现正文部分 图像金字塔式进行图像的多分辨率分析的方法。一幅图像在尺寸较小的情况下，只需要较低的分辨便可以看清其轮廓；反之，较大尺寸的图像需要较大的分辨率。 下面我们来一个图像金字塔的示意图： 假设一幅图像的原始像素是n*n，对这幅图像进行下采样就是在原图的基础上每隔一个样本就丢弃一个样本，那么我们就会得到一个像素大小为n/2*n/2
数字图像处理之【高斯金字塔】与【拉普拉斯金字塔】
qq_46396470的博客
06-30 3025
高斯金字塔（Gaussian Pyramid）是一种多分辨率图像表示方法，用于图像处理和计算机视觉领域。它通过对原始图像进行一系列的高斯平滑和下采样操作，生成一组分辨率逐渐降低的图像层次结构。高斯平滑（Gaussian Smoothing）：对原始图像应用高斯滤波器，生成一个平滑后的图像。高斯滤波器是一种低通滤波器，用于减少图像中的高频噪声。下采样（Downsampling）：将平滑后的图像进行下采样，通常是将图像的宽度和高度各减半，得到较低分辨率的图像。重复上述步骤。
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修行之路
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