图像金字塔原理与C++实现

最新推荐文章于 2025-09-11 20:00:40 发布

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最新推荐文章于 2025-09-11 20:00:40 发布 · 853 阅读

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#opencv #计算机视觉 #图像处理

本文介绍了高斯图像金字塔的上采样和下采样的原理，上采样通过放大图像并用0填充新增区域，然后进行卷积；下采样则是先进行高斯滤波后再去除偶数行和列。同时，展示了使用OpenCV库在C++中实现这两个操作的代码示例，并提到了差分高斯(DOG)的计算方法。最后，给出了归一化显示图像的步骤。

原理

高斯图像金字塔分为上采样和下采样两种

上采样：就是放大图片，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，再使用先前同样的内核与放大后的图像卷积，获得新增像素的近似值。

下采样：先对图像进行高斯内核卷积，再将所有偶数行和列去除。

代码

c++调用opencv模块进行实现

	// 上采样
	pyrUp(src, dst, Size(src.cols*2, src.rows * 2));
	imshow(OUTPUT_WIN, dst);

	// 降采样
	Mat s_down;
	pyrDown(src, s_down, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));
	imshow("sample down", s_down);

	// DOG
	Mat gray_src, g1, g2, dogImg;
	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(gray_src, g1, Size(5, 5), 0, 0);
	GaussianBlur(g1, g2, Size(5, 5), 0, 0);
	subtract(g1, g2, dogImg, Mat());

	// 归一化显示
	normalize(dogImg, dogImg, 255, 0, NORM_MINMAX);
	imshow("DOG Image", dogImg);

参考文献