一般情况下,我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如,我们要在一幅图像中查找某个目标,比如脸,我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下,我们需要创建创建一组图像,这些图像是具有不同分辨率的原始图像。我们把这组图像叫做图像金字塔(简单来说就是同一图像的不同分辨率的子图集合)。如果我们把最大的图像放在底部,最小的放在顶部,看起来像一座金字塔,故而得名图像金字塔。
一般情况下有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和以及实际运用中。他们分别是:
●高斯金字塔(Gaussianpyramid): 用来向下采样,主要的图像金字塔
●拉普拉斯金字塔(Laplacianpyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用。
两者的简要区别:高斯金字塔用来向下降采样图像,而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。
高斯金字塔的简单理解
要从金字塔第i层生成第i+1层(我们表示第i+1层为G_i+1),我们先要用高斯核对G_1进行卷积,然后删除所有偶数行和偶数列。这样操作一次一个MxN 的图像就变成了一个M/2xN/2 的图像。所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一。这被称为Octave。按上述过程对输入图像G_0执行操作就可产生出整个金字塔。
拉普拉斯金字塔的简单理解
图像的分辨率降低,信息就会被丢失。拉普拉斯金字塔可以由高斯金字塔计算得来。
图像金字塔应用
1.图像融合:
2.图像分割:
参考:
- OpenCV-Python-Tutorial中文版
- https://www.cnblogs.com/sddai/p/10330756.html
- https://blog.csdn.net/weixin_42171170/article/details/87866681