目录
1. 图像金字塔
1.1 图像金字塔的概念
我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔
一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。
1.2 图像金字塔的种类
- 高斯金字塔
用来对图像进行降采样
高斯金子塔是从底向上，逐层降采样得到。
降采样之后图像大小是原图像MxN的M/2 x N/2 ,就是对原图像删除偶数行与列，即得到降采样之后上一层的图片。
高斯金子塔的生成过程分为两步：
-
对当前层进行高斯模糊
-
删除当前层的偶数行与列
即可得到上一层的图像，这样上一层跟下一层相比，都只有它的1/4大小。
- 拉普拉斯金字塔
用来重建一张图片根据它的上层降采样图片。
2. 采样的相关API
上采样cv::pyrUp()(zoom in放大)
pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols*2, src.rows*2))
生成的图像是原图在宽与高各放大两倍
原图
升采样后的图片
降采样cv::pyrDown()(zoom out 缩小)
pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/2, src.rows/2))
生成的图像是原图在宽与高各缩小1/2
降采样后的图片
3. 高斯不同(difference of Gaussian-DOG)
- 把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减,得到输出图像 ，称为高斯不同（DOG）。
- 高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强、角点检测中经常用到。
4. 高斯不同的相关API
4.1 高斯模糊
前面的图像模糊课程有所提及。
4.2 图像减法操作
将两张图像相减。
subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);
未归一化的DOG图，仔细看，有一点点轮廓
4.3 归一化显示
该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内。
normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha=1, doublebeta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() )
其中第五个参数，有以下类型：
- NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。
- NORM_INF: 此类型的定义没有查到，根据OpenCV 1的对应项，可能是归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)
- NORM_L1 : 归一化数组的L1-范数(绝对值的和
- NORM_L2: 归一化数组的(欧几里德)L2-范数
归一化后的DOG，轮廓明显。
5. 例程
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "math.h"
using namespace cv;
int main(int agrc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread("D:/vcprojects/images/cat.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...");
return -1;
}
char INPUT_WIN[] = "input image";
char OUTPUT_WIN[] = "sample up";
namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_WIN, src);
// 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);
waitKey(0);
return 0;
