【C++】高斯金字塔和拉普拉斯金字塔原理和实现(三)

简介: 图像中各个像素与其相邻像素之间的有很强的相关性,包含的信息也十分丰富,目标的尺寸有大有小,对比度有强有弱,此时就需要一个“显微镜”或者“望远镜”-----多尺度图像技术。它可以在不同分辨率下观察目标的特征进而进行处理。

拉普拉斯金字塔

拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用。我们可以将拉普拉斯金字塔理解为高斯金字塔的逆过程形式。


拉普拉斯金字塔的计算过程是通过源图像减去先缩小后再放大的图像,可以直接用OpenCV进行拉普拉斯运算:

20a26be0eeb44ed8be5336ddd24345b3.png

ecbe8866b3be467cac3466b0f9538e2c.png

拉普拉斯效果图如下:

9587298d25784a9d93fb00f19feaa0f3.png

dc769ae3b4dd46e5a8957878c107b5c7.png

7ce47b8d1f124f9db6b8f6b6ecbb701f.png

将拉普拉斯金字塔逐层上采样累加重构后的效果图如下:

291c26f0bd674f7e842a1610aaa1dce1.png

C++和opencv代码实现:

#include "iostream"#include <opencv2/opencv.hpp>usingnamespacestd;
usingnamespacecv;
voidGaussian_Pyramid(Mat&image, vector<Mat>&pyramid_images, intlevel);
voidLaplaian_Pyramid(vector<Mat>&pyramid_images, Mat&image);
voidreconstuction(intlevel);
intmain(intargc, char**argv)
{
Matsrc=imread("Curry.jpg");
/*copyMakeBorder(src, src, 0, 3, 0, 3, BORDER_REPLICATE);*/imshow("01", src);
/*resize(src, src, Size(src.cols *4, src.rows *4));*//*cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);*/vector<Mat>p_images;
constintlayer=3; //金字塔层数Gaussian_Pyramid(src, p_images, layer-1);
Laplaian_Pyramid(p_images, src);
reconstuction(layer-1);//从拉普拉斯金字塔恢复原图waitKey();
return0;
}
voidGaussian_Pyramid(Mat&image, vector<Mat>&pyramid_images, intlevel) {
Mattemp=image.clone();
Matdst;
charbuf[64];
for (inti=0; i<level; i++) {
pyrDown(temp, dst);
imshow(format("pyramid_up_%d", i), dst);
sprintf_s(buf, "./result/gaussian_%d.jpg", i);
imwrite(buf, dst);
temp=dst.clone();
pyramid_images.push_back(temp);
    }
}
voidLaplaian_Pyramid(vector<Mat>&pyramid_images, Mat&image) {
intnum=pyramid_images.size() -1;
imwrite("./result/laplacian_0.jpg", pyramid_images[num]);
imshow("laplacian_0.jpg", pyramid_images[num]);
for (intt=num; t>-1; t--) {
Matdst;
charbuf[64];
if (t-1<0) {
pyrUp(pyramid_images[t], dst, image.size());
subtract(image, dst, dst);
// dst = dst + Scalar(127, 127, 127);sprintf_s(buf, "./result/laplacian_%d.jpg", num-t+1);
imshow(buf, dst);
imwrite(buf, dst);
        }
else {
pyrUp(pyramid_images[t], dst, pyramid_images[t-1].size());
subtract(pyramid_images[t-1], dst, dst);
// dst = dst + Scalar(127, 127, 127);sprintf_s(buf, "./result/laplacian_%d.jpg", num-t+1);
imshow(buf, dst);
imwrite(buf, dst);
        }
    }
}
voidreconstuction(intlevel) {
charbuf[64];
Matdst=imread("./result/laplacian_0.jpg");
Matdst2=imread("./result/laplacian_1.jpg");
Matdst3=imread("./result/laplacian_2.jpg");
pyrUp(dst, dst);
Matdst4=dst+dst2;
pyrUp(dst4, dst4);
Matdst5=dst4+dst3;
imshow("dst", dst5);
}
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