opencv学习笔记--图像金字塔

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。

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 。

想想金字塔为一层一层的图像，层级越高，图像越小。
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。

//! smooths and downsamples the image
CV_EXPORTS_W void pyrDown( InputArray src, OutputArray dst,
const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT );

//! upsamples and smoothes the image
CV_EXPORTS_W void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst,
const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT );

两函数原型如上 src为原图像 dst为处理后图像 dstSize 为处理后图像大小应注意其值比为2的幂否则出错

使用中应该注意在放大操作中应使之后的图像尺寸为原尺寸四倍。缩小应为原尺寸四分之一

opencv学习笔记--图像金字塔

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