二级域名建站,安徽省建设安全协会网站,淄博网站建设推广乐达,wordpress屏蔽功能orgOpenCV 例程200篇 总目录-202205更新 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】186.图像金字塔之拉普拉斯金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构#xff0c;常用于图像分割、图像压缩和机器视觉。
图像金字塔是一系列来源于同一张原始图像、以金字塔形状排列的分辨率逐步…OpenCV 例程200篇 总目录-202205更新 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】186.图像金字塔之拉普拉斯金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构常用于图像分割、图像压缩和机器视觉。
图像金字塔是一系列来源于同一张原始图像、以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。从底层图像可以看清更多细节从顶层图像可以看到更多的轮廓特征。通常上层图像的宽度和高度是相邻的下层图像的 1/2。
通过对原始图像进行多尺度像素采样生成多个不同分辨率的图像。把高分辨率的原始图像放在底部越往上的图像越小越模糊最小的图像放在顶部称为图像金字塔。
向下采样分辨率逐级降低向上采样分辨率逐级升高。上采样和下采样是不可逆的将下采样的图像还原回原来尺寸时会丢失高频信息使图片变模糊。 6.2 拉普拉斯金字塔Laplacian pyramid
在计算高斯金字塔时不断进行高斯滤波和下采样丢失了高频信息。为了描述这些高频信息将通过原图像减去先缩小后放大的图像的一系列差分图像定义为拉普拉斯金字塔Laplacian Pyramid。
用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像或称复原图像得到一系列的差值图像即为拉普拉斯金字塔的分解图像。 对每一层图像先下采样再上采样后计算与该图像的残差 L(i)G(i)−PyrUp[G(i1)]L(i) G(i) - PyrUp[G(i1)] L(i)G(i)−PyrUp[G(i1)] 这表明拉普拉斯金字塔是就是记录高斯金字塔每一级下采样后再上采样得到的复原图像与该级在下采样前的图像之间的差异。
拉普拉斯金字塔可以配合高斯金字塔使用。拉普拉斯金字塔是高斯金字塔的差分图像保存了高斯金字塔丢失的高频信息因此可以精确地还原图片信息。从最低分辨率图像上采样然后逐次加上每个尺度的残差信息就可以还原到原始的高分辨率图。 例程1.86 拉普拉斯图像金字塔 # # 1.86拉普拉斯金字塔 (Gaussian pyramid)img cv2.imread(../images/Fig0515a.tif, flags1)gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像向下取样, 构造高斯金字塔temp gray.copy()gaussPyr [temp] # 原始图像为第 0 层levels 4 # 高斯金字塔共 4 层: 0,1,2,3for i in range(1, levels): # 计算第 i 层高斯金字塔temp cv2.pyrDown(temp)gaussPyr.append(temp)print(i, temp.shape)# 图像向上取样, 构造拉普拉斯金字塔laplacePyr [gaussPyr[-1]] # 从最顶层开始恢复for i in range(levels-1, 0, -1): # 拉普拉斯金字塔共 3 层: 2,1,0tempUp cv2.pyrUp(gaussPyr[i]) # 上取样laplace cv2.subtract(gaussPyr[i-1], tempUp) # 残差laplacePyr.append(laplace)print(i, laplace.shape)plt.figure(figsize(10, 6))plt.subplot(241), plt.axis(off), plt.title(GaussPyramid str(gaussPyr[0].shape[:2]))plt.imshow(gaussPyr[0], gray)plt.subplot(242), plt.axis(off), plt.title(-str(gaussPyr[1].shape[:2]))plt.imshow(gaussPyr[1], gray)# down1 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# down1[:gaussPyr[1].shape[0],:gaussPyr[1].shape[1]] gaussPyr[1]# plt.imshow(down1, gray)plt.subplot(243), plt.axis(off), plt.title(-str(gaussPyr[2].shape[:2]))plt.imshow(gaussPyr[2], gray)# down2 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# down2[:gaussPyr[2].shape[0],:gaussPyr[2].shape[1]] gaussPyr[2]# plt.imshow(down2, gray)plt.subplot(244), plt.axis(off), plt.title(-str(gaussPyr[3].shape[:2]))plt.imshow(gaussPyr[3], gray)# down3 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# down3[:gaussPyr[3].shape[0],:gaussPyr[3].shape[1]] gaussPyr[3]# plt.imshow(down3, gray)plt.subplot(248), plt.axis(off), plt.title(- LaplacePyramid)plt.imshow(laplacePyr[0], gray)# lPyr0 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# lPyr0[:laplacePyr[0].shape[0],:laplacePyr[0].shape[1]] laplacePyr[0]# plt.imshow(lPyr0, gray)plt.subplot(247), plt.axis(off), plt.title(-str(laplacePyr[1].shape[:2]))plt.imshow(laplacePyr[1], gray)# lPyr1 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# lPyr1[:laplacePyr[1].shape[0],:laplacePyr[1].shape[1]] laplacePyr[1]# _, binPyr1 cv2.threshold(lPyr1, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理# plt.imshow(binPyr1, gray) # 二值化处理是为了将拉普拉斯金字塔显示更清楚plt.subplot(246), plt.axis(off), plt.title(-str(laplacePyr[2].shape[:2]))plt.imshow(laplacePyr[2], gray)# lPyr2 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# lPyr2[:laplacePyr[2].shape[0],:laplacePyr[2].shape[1]] laplacePyr[2]# _, binPyr2 cv2.threshold(lPyr2, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)# plt.imshow(lPyr2, gray) # 二值化处理后的已经不是拉普拉斯残差图像plt.subplot(245), plt.axis(off), plt.title(-str(laplacePyr[3].shape[:2]))plt.imshow(laplacePyr[3], gray)# lPyr3 np.zeros_like(gray, dtypenp.uint8)# lPyr3[:laplacePyr[3].shape[0],:laplacePyr[3].shape[1]] laplacePyr[3]# _, binPyr3 cv2.threshold(lPyr3, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)# plt.imshow(lPyr3, gray)plt.tight_layout()plt.show()本节完 版权声明
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