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拉普拉斯金字塔#xff08;Laplacian Pyramid#xff09;是一种图像表示方法#xff0c;常被用于图像处理和计算机视觉领域。它是基于高斯金字塔的一种变换形式#xff0c;主要用于图像融合、图像金字塔的构建等场景。下面简要介绍拉普拉斯金字塔的基本原理。
高…实验原理
拉普拉斯金字塔Laplacian Pyramid是一种图像表示方法常被用于图像处理和计算机视觉领域。它是基于高斯金字塔的一种变换形式主要用于图像融合、图像金字塔的构建等场景。下面简要介绍拉普拉斯金字塔的基本原理。
高斯金字塔Gaussian Pyramid
首先为了理解拉普拉斯金字塔我们需要了解高斯金字塔的概念。高斯金字塔是一个多分辨率的图像表示方法通过一系列对原图进行下采样的操作生成不同分辨率的图像序列。每个层是由前一层经过卷积滤波后进行下采样得到的。
拉普拉斯金字塔
拉普拉斯金字塔也是多分辨率表示的一种方式但与高斯金字塔不同的是拉普拉斯金字塔记录的是每一层相对于上一层的差异信息。这种金字塔由如下步骤构建
1. 构建高斯金字塔从原始图像开始依次生成每一层的高斯金字塔每层都是通过应用高斯滤波器后进行下采样通常是将图像尺寸缩小一半得到的。
2. 构建拉普拉斯层对于每一层高斯金字塔拉普拉斯层是通过以下步骤得到的
•从较高分辨率的图像生成较低分辨率的图像即先下采样再高斯滤波。
•从较低分辨率的图像生成较高分辨率的图像即先上采样再高斯滤波。
•计算两者的差值这就是该层的拉普拉斯层。
应用
拉普拉斯金字塔在很多场合都有应用比如
•图像融合可以将多个源图像的拉普拉斯层叠加在一起从而创建出一个具有多个视角信息的新图像。
•图像压缩由于拉普拉斯金字塔的每一层都表示了图像的一个细节层次因此可以用不同的精度来存储每一层从而实现图像的高效压缩。
•边缘检测拉普拉斯金字塔中的每一层都可以看作是对应尺度下的边缘信息因此可以用来进行边缘检测。 在OpenCV开源计算机视觉库中拉普拉斯金字塔Laplacian Pyramid是一种多尺度图像表示方法它用于图像处理和计算机视觉任务中。拉普拉斯金字塔是基于高斯金字塔Gaussian Pyramid构建的通常用于图像融合、图像金字塔之间的差异存储以及图像缩放等操作。
原理1.高斯金字塔
首先创建一个高斯金字塔它是通过连续对原始图像进行模糊和下采样得到的一系列图像。每次生成新的层时通常会使用一个5x5或3x3的高斯核来对图像进行平滑处理然后将图像的宽度和高度减半。2.拉普拉斯金字塔构造
一旦有了高斯金字塔就可以构建拉普拉斯金字塔了。对于每个高斯金字塔中的非顶层图像我们对其进行上采样通常是尺寸扩大一倍然后从其上方一层即更精细的层减去这个上采样的版本。结果就是该层的拉普拉斯图像它捕捉了与上一层相比的细节变化。3.拉普拉斯金字塔应用 图像融合可以将两个或多个不同来源的拉普拉斯金字塔对应层相加然后通过逆过程重建出融合后的图像。图像压缩可以仅存储拉普拉斯金字塔的顶部最粗糙的层以及每一层的差值这样可以减少存储空间。图像金字塔之间的差异存储这有助于在网络上传输图像时节省带宽。4.重建图像为了从拉普拉斯金字塔中恢复原始图像需要反向操作。先从最顶层开始进行上采样并将其与下一层的拉普拉斯图像相加。重复这一过程直到最后一层就能重建出完整的图像。
在OpenCV中buildPyramidMultiChannel函数可以用来创建拉普拉斯金字塔而pyrUp和pyrDown函数则分别用于上采样和下采样操作。不过需要注意的是直接用于创建拉普拉斯金字塔的函数可能需要你自己实现因为OpenCV没有直接提供这样的函数你需要组合使用上述提到的功能来构建拉普拉斯金字塔。
示例代码1
使用C编写的拉普拉斯金字塔构建示例代码
#include pch.h#include iostream
#include opencv2/opencv.hppusing namespace std;
using namespace cv;// 定义一个函数来构建拉普拉斯金字塔
vectorMat buildLaplacianPyramid(const Mat src, int levels)
{vectorMat gaussianPyramid;vectorMat laplacianPyramid;// 创建高斯金字塔gaussianPyramid.push_back(src.clone());Mat temp src.clone();for (int i 0; i levels; i) {GaussianBlur(temp, temp, Size(5, 5), 1.5);Mat nextLevel;pyrDown(temp, nextLevel);gaussianPyramid.push_back(nextLevel.clone());temp nextLevel;}// 创建拉普拉斯金字塔for (int i gaussianPyramid.size() - 2; i 0; --i) {Mat expanded;pyrUp(gaussianPyramid[i 1], expanded, gaussianPyramid[i].size());Mat laplacian;gaussianPyramid[i] - expanded;laplacian gaussianPyramid[i];laplacianPyramid.push_back(laplacian);}// 将最后一个高斯层加入拉普拉斯金字塔laplacianPyramid.push_back(gaussianPyramid.back());return laplacianPyramid;
}int main(int argc, char** argv)
{/*if (argc ! 2){cout Usage: ./LaplacianPyramid Image Path endl;return -1;}*/// 加载图像Mat img imread(01.png, IMREAD_GRAYSCALE);if (!img.data){cout Error opening image endl;return -1;}// 设置金字塔的层数int levels 5;// 构建拉普拉斯金字塔vectorMat laplacianPyramid buildLaplacianPyramid(img, levels);// 显示金字塔的每一层for (size_t i 0; i laplacianPyramid.size(); i){namedWindow(Laplacian Level to_string(i), WINDOW_NORMAL);imshow(Laplacian Level to_string(i), laplacianPyramid[i]);waitKey(0);}return 0;
}说明
1. 高斯金字塔: 使用 pyrDown 函数创建高斯金字塔的每一层。
2. 拉普拉斯金字塔: 使用 pyrUp 函数将高斯金字塔的每一层扩大到原始尺寸并与原图相减得到拉普拉斯层。
3. 显示: 使用 imshow 和 waitKey 来显示每一层的拉普拉斯金字塔。
运行结果1 示例代码2
在OpenCV中你可以使用C编写一个简单的程序来构建拉普拉斯金字塔。下面是一个基本的示例展示如何构建拉普拉斯金字塔并且显示每层的结果。
#include pch.h#include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamusing namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv)
{// 读取图像Mat img imread(78.jpeg, IMREAD_COLOR);if (img.empty()){cout Error: Image cannot be loaded! endl;return -1;}int levels 4; // 定义金字塔层数vectorMat pyr(levels);// 创建高斯金字塔pyr[0] img;for (int i 1; i levels; i){pyrDown(pyr[i - 1], pyr[i]);}// 创建拉普拉斯金字塔vectorMat lap_pyr(levels);for (int i 0; i levels - 1; i){Mat up;pyrUp(pyr[i 1], up, pyr[i].size());lap_pyr[i] pyr[i] - up;}// 最后一层不需要上采样lap_pyr[levels - 1] pyr[levels - 1];// 显示每一层for (int i 0; i levels; i){namedWindow(Level to_string(i), WINDOW_NORMAL);imshow(Level to_string(i), lap_pyr[i]);}waitKey(0); // 等待按键退出return 0;
}说明
读取图像首先读取一个图像文件并检查是否成功加载。
创建高斯金字塔使用pyrDown函数逐层创建高斯金字塔。
创建拉普拉斯金字塔通过上采样高斯金字塔的每一层并从它的上一层减去从而创建拉普拉斯金字塔。
显示图像使用imshow函数显示拉普拉斯金字塔的每一层。
请确保替换 path/to/your/image.jpg 为你的图像文件的实际路径。此外确保你的环境中已经正确安装了OpenCV并且包含了必要的头文件和链接库。这个例子简单地展示了如何创建拉普拉斯金字塔但在实际应用中你可能还需要处理更多细节例如边界条件、不同数据类型的处理等。运行结果2 实验代码3
#include pch.h
#include iostream
#include opencv2/imgproc/imgproc.hpp
#include opencv2/highgui/highgui.hpp
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include opencv2/imgproc/types_c.h
#include opencv2/highgui/highgui_c.h
using namespace std;
using namespace cv;
//#pragma comment(lib, opencv_world450d.lib) //引用引入库 //拉普拉斯 边缘计算
void TLaplacian()
{Mat img1, img2, gray_img, edge_img;const char* win1 window1;const char* win2 window2;const char* win3 window3;const char* win4 window4;namedWindow(win1, CV_WINDOW_NORMAL);namedWindow(win2, CV_WINDOW_NORMAL);namedWindow(win3, CV_WINDOW_NORMAL);namedWindow(win4, CV_WINDOW_NORMAL);img1 imread(8.png);if (img1.empty()){cout could not found image endl;return;}//高斯模糊去掉噪点GaussianBlur(img1, img2, Size(3, 3), 0, 0);//转为灰度图cvtColor(img2, gray_img, CV_BGR2GRAY);//拉普拉斯Laplacian(gray_img, edge_img, CV_16S, 3);convertScaleAbs(edge_img, edge_img);threshold(edge_img, edge_img, 2, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);imshow(win1, img1);imshow(win2, img2);imshow(win3, gray_img);imshow(win4, edge_img);
}int main()
{TLaplacian();waitKey(0);return 0;
}
运行结果3
