图像金字塔概念
. 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。 图像金字塔概念
、高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样
、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 图像金字塔概念 – 高斯金字塔
、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/ x N/ ,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。
//上采样(cv::pyrUp) – zoom in 放大
//生成的图像是原图在宽与高各放大两倍
pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols*, src.rows*)) //降采样 (cv::pyrDown) – zoom out 缩小
//生成的图像是原图在宽与高各缩小1/2
pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/, src.rows/)) 高斯不同(Difference of Gaussian-DOG)
定义:就是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,得到的输出图像。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。
int main(int argc, char** argv) {

    Mat src, dst;
src = imread(STRPAHT2);
if (!src.data) {
printf("could not load image...");
return -;
} // 上采样/放大2倍
//pyrUp(src, dst, Size(src.cols * 2, src.rows * 2));
//imshow("OUTPUT_WIN", dst); // 降采样/缩小1/2
//pyrDown(src, dst, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));
//imshow("sample down", dst); // 高斯不同(Difference of Gaussian-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
Mat gray_src, g1, g2, dogImg;
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray_src, g1, Size(, ), , );
GaussianBlur(g1, g2, Size(, ), , );
subtract(g1, g2, dogImg, Mat());
// 归一化显示
normalize(dogImg, dogImg, , , NORM_MINMAX);
imshow("DOG Image", dogImg); waitKey();
return ;
}

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