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

本文档尝试解答例如以下问题：

怎样使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下採样。

原理

Note

下面内容来自于Bradski和Kaehler的大作： Learning OpenCV 。

当我们须要将图像转换到还有一个尺寸的时候。有两种可能：
1. 放大图像或者
2. 缩小图像。
虽然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),只是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採用的一项技术。

图像金字塔

一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 全部图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下採样获得，直到达到某个终止条件才停止採样。
有两种类型的图像金字塔经常出如今文献和应用中:
- 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下採样
- 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未採样图像
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。
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。我们採用例如以下方法:
- 将 $G_{i}$ 与高斯内核卷积:
  
  $frac{1}{16} egin{bmatrix} 1 & 4 & 6 & 4 & 1 \ 4 & 16 & 24 & 16 & 4 \ 6 & 24 & 36 & 24 & 6 \ 4 & 16 & 24 & 16 & 4 \ 1 & 4 & 6 & 4 & 1 end{bmatrix}$
- 将全部偶数行和列去除。
显而易见，结果图像仅仅有原图的四分之中的一个。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。
以上过程描写叙述了对图像的向下採样，假设将图像变大呢?
:
- 首先，将图像在每一个方向扩大为原来的两倍。新增的行和列以0填充( $0$ )
- 使用先前相同的内核(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(向下和向上採样) 分别通过OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 实现, 我们将会在以下的演示样例中演示怎样使用这两个函数。
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 = imread("hwl.jpg");
	namedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("原图",src);
	if(!src.data)
		return -1;
	namedWindow(windowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("0-放大 
 1-缩小",
		windowName,&model,max_model,Image_pro);

	Image_pro(0,0);
	waitKey(0);
	return 0;
}
void Image_pro(int,void*){

	if(0 == model)
	{
		pyrUp(src,dst,Size(src.cols * 2,src.rows * 2));
	}else{
		pyrDown(src,dst,Size(src.cols / 2,src.rows / 2));
	}
	imshow(windowName,dst);
}

Note

我们向下採样缩小图像的时候, 我们实际上丢失了一些信息。