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opencv-图像金字塔

图像金字塔

目标

原理摘自:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/pyramids/pyramids.html

本文档尝试解答如下问题:

  • 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样。

原理

Note

 

以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV 。

  • 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能:
    1. 放大 图像 或者
    2. 缩小 图像。
  • 尽管OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),不过在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔 来做图像缩放, 图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。

图像金字塔

  • 一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。
  • 有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:
    • 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样
    • 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像
  • 在这篇文档中我们将使用 高斯金字塔 。

高斯金字塔

  • 想想金字塔为一层一层的图像,层级越高,图像越小。

    Pyramid figure
  • 每一层都按从下到上的次序编号, 层级 (i+1) (表示为 G_{i+1} 尺寸小于层级 i (G_{i}))。

  • 为了获取层级为 (i+1) 的金字塔图像,我们采用如下方法:

    • 将 G_{i} 与高斯内核卷积:

      \frac{1}{16} \begin{bmatrix} 1 & 4 & 6 & 4 & 1  \\ 4 & 16 & 24 & 16 & 4  \\ 6 & 24 & 36 & 24 & 6  \\ 4 & 16 & 24 & 16 & 4  \\ 1 & 4 & 6 & 4 & 1 \end{bmatrix}

    • 将所有偶数行和列去除。

  • 显而易见,结果图像只有原图的四分之一。通过对输入图像 G_{0} (原始图像) 不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。

  • 以上过程描述了对图像的向下采样,如果将图像变大呢?:

    • 首先,将图像在每个方向扩大为原来的两倍,新增的行和列以0填充(0)
    • 使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积,获得 “新增像素” 的近似值。
  • 这两个步骤(向下和向上采样) 分别通过OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 实现, 我们将会在下面的示例中演示如何使用这两个函数。

  • 实例:(放大


  • 缩小


  • // ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application.
    //
    
    #include "stdafx.h"
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    #include<iostream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    
    Mat src,dst;
    int model = 0;
    const int max_model = 1;
    char* windowName = "Demo";
    
    void Image_pro(int,void*);
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
    {
    	src = http://www.mamicode.com/imread("hwl.jpg");>

Note

 

我们向下采样缩小图像的时候, 我们实际上 丢失 了一些信息。