opencv基础46-图像金字塔02-拉普拉斯金字塔

前面我们介绍了高斯金字塔,高斯金字塔是通过对一幅图像一系列的向下采样所产生的。有时,我们希望通过对金字塔中的小图像进行向上采样以获取完整的大尺寸高分辨率图像,这时就需要用到拉普拉斯金字塔

前面我们已经介绍过,一幅图像在经过向下采样后,再对其进行向上采样,是无法恢复为原始状态的。对此,我们也用程序进行了验证。向上采样并不是向下采样的逆运算。这是很明显的,因为向下采样时在使用高斯滤波器处理后还要抛弃偶数行和偶数列,不可避免地要丢失一些信息。

为了在向上采样时能够恢复具有较高分辨率的原始图像,就要获取在采样过程中所丢失的信息,这些丢失的信息就构成了拉普拉斯金字塔。

拉普拉斯金字塔的定义形式为:

Li = Gi - pyrUp(Gi + 1)

式中:

  • Li表示拉普拉斯金字塔中的第 i 层。
  • Gi表示高斯金字塔中的第 i 层。

拉普拉斯金字塔中的第 i 层,等于“高斯金字塔中的第 i 层”与“高斯金字塔中的第 i+1 层的向上采样结果”之差。图 11-11 展示了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的对应关系。

在这里插入图片描述

代码示例:使用函数 cv2.pyrDown()和 cv2.pyrUp()构造拉普拉斯金字塔。


import cv2
O=cv2.imread("lena.png")
G0=O
G1=cv2.pyrDown(G0)
G2=cv2.pyrDown(G1)
G3=cv2.pyrDown(G2)
L0=G0-cv2.pyrUp(G1)
L1=G1-cv2.pyrUp(G2)
L2=G2-cv2.pyrUp(G3)
print("L0.shape=",L0.shape)
print("L1.shape=",L1.shape)
print("L2.shape=",L2.shape)
cv2.imshow("L0",L0)
cv2.imshow("L1",L1)
cv2.imshow("L2",L2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

程序运行后,会输出如下运行结果:

L0.shape= (512, 512, 3)
L1.shape= (256, 256, 3)
L2.shape= (128, 128, 3)

在这里插入图片描述
1 中图是通过语句“L0=G0-cv2.pyrUp(G1)”,用“原始图像 G0”减去“图像 G1 的向上
采样结果”,得到的拉普拉斯金字塔的第 0 层 L0。
右边图是通过语句“L1=G1-cv2.pyrUp(G2)”,用“图像 G1”减去“图像 G2 的向上采样
结果”,得到的拉普拉斯金字塔的第 1 层 L1。
左边小图是通过语句“L2=G2-cv2.pyrUp(G3)”,用“图像 G2”减去“图像 G3 的向上采样
结果”,得到的拉普拉斯金字塔的第 2 层 L2。

如何恢复原图?

拉普拉斯金字塔的作用在于,能够恢复高分辨率的图像。图 11-13 演示了如何通过拉普拉斯金字塔恢复高分辨率图像。其中,右图是对左图的简化。

在这里插入图片描述

图 11-13 中的各个标记的含义如下:

  1. G0、G1、G2、G3分别是高斯金字塔的第 0 层、第 1 层、第 2 层、第 3 层。
  2. L0、L1、L2分别是拉普拉斯金字塔的第 0 层、第 1 层、第 2 层。
  3. 向下的箭头表示向下采样操作(对应 cv2.pyrDown()函数)。
  4. 向右上方的箭头表示向上采样操作(对应 cv2.pyrUp()函数)。
  5. 加号“+”表示加法操作。
  6. 减号“-”表示减法操作。

在图 11-13 中,描述的操作及关系有:

  1. 向下采样(高斯金字塔的构成)
G1=cv2.pyrDown(G0)
G2=cv2.pyrDown(G1)
G3=cv2.pyrDown(G2)
  1. 拉普拉斯金字塔
L0=G0-cv2.pyrUp(G1)
L1=G1-cv2.pyrUp(G2)
L2=G2-cv2.pyrUp(G3)
  1. 向上采样恢复高分辨率图像
G0=L0+cv2.pyrUp(G1)
G1=L1+cv2.pyrUp(G2)
G2=L2+cv2.pyrUp(G3)

上述关系是通过数学运算推导得到的。例如,已知L0=G0cv2.pyrUp(G1),将表达式右侧的 cv2.pyrUp(G1)移到左侧,就得到了表达式 G0=L0+cv2.pyrUp(G1)。除此之外,G1 和 G2 都可以通过拉普拉斯金字塔的构造表达式得到。在前面已经介绍过了,构造拉普拉斯金字塔的目的就是为了恢复高分辨率的图像。

代码示例:

import cv2
import numpy as np
O=cv2.imread("lena.png")
#==============生成高斯金字塔===================
G0=O
G1=cv2.pyrDown(G0)
G2=cv2.pyrDown(G1)
G3=cv2.pyrDown(G2)
#============生成拉普拉斯金字塔===================
L0=G0-cv2.pyrUp(G1) #拉普拉斯金字塔第 0 层
L1=G1-cv2.pyrUp(G2) #拉普拉斯金字塔第 1 层
L2=G2-cv2.pyrUp(G3) #拉普拉斯金字塔第 2 层
#=================复原 G0======================
RG0=L0+cv2.pyrUp(G1) #通过拉普拉斯图像复原的原始图像 G0


cv2.imshow("L0",L0)
cv2.imshow("L1",L1)
cv2.imshow("L2",L2)
cv2.imshow("RG0",RG0)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/69867.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Elasticsearch:如何创建 Elasticsearch PEM 和/或 P12 证书?

你是否希望使用 SSL/TLS 证书来保护你的 Elasticsearch 部署? 在本文中,我们将指导你完成为 Elasticsearch 创建 PEM 和 P12 证书的过程。 这些证书在建立安全连接和确保 Elasticsearch 集群的完整性方面发挥着至关重要的作用。 友情提示:你可…

vue3 + vite + ts 封装 SvgIcon组件

环境 vite vue3 ts "vue": "^3.3.4", "vite": "^4.4.0", "typescript": "^5.0.2",# 需要下载的依赖 "vite-plugin-svg-icons": "^2.0.1",不同版本可能存在一定差异, 这篇文章不可能对应所…

一个概率论例题引发的思考

浙江大学版《概率论与梳理统计》一书中的,第13章第1节例2如下: 这个解释和模型比较简单易懂。接下来,第2节的例2是一个关于此模型的题目: 在我自己的理解中,此题的解法跟上一个题目一样,第二级传输后&…

(4)各个属性角色分析显示-4

将折线图、数据集、散点图集合在一个html文件中: (1)将折线图、数据集、散点图设置为函数a()、b()、c(), (2)再调用page.add()函数,将三个图片组合在一起 (3)运行page.…

LoadRunner(2)

一、Controller 1.1场景设计 1.通过VUG打开 施压机器:发起请求的角色(用户本地电脑) 被压机器:处理请求的角色(服务器) 2.直接双击Controller 场景设计:需要关注三个部分 第一部分: 第二部分: 2.1运行场景…

导入示例工程出现error: failed to start ability. Error while Launching activity错误的解决办法

导入华为健康生活应用(ArkTS),使用DevEco Studio打开,运行报错: error: failed to start ability. Error while Launching activity解决办法:修改module.json5里面exported的值,由false改为tr…

MySQL8的下载与安装-MySQL8知识详解

本文的内容是mysql8的下载与安装。主要讲的是两点:从官方网站下载MySQL8安装和从集成环境安装MySQL8。 一、从官方网站下载MySQL8.0安装 MySQL8.0官方下载地址是:(见图) 官方正式版的最新版本是8.0.34,也推出了创新版…

图片预览插件vue-photo-preview的使用

移动端项目中需要图片预览的功能,但本身使用mintui,vantui中虽然也有,但是为了一个组件安装这个有点儿多余,就选用了vue-photo-preview插件实现(其实偷懒也不想自己写)。 1、安装 npm i vue-photo-preview…

Kotlin 基础教程一

Kotlin 基本数据类型 Java | Kotlin byte Byte short Short int Int long Long float Float double Double boolean Boolean c…

ChatGLM2-6B在Windows下的微调

ChatGLM2-6B在Windows下的微调 零、重要参考资料 1、ChatGLM2-6B! 我跑通啦!本地部署微调(windows系统):这是最关键的一篇文章,提供了Windows下的脚本 2、LangChain ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库:提供…

Ubuntu18.04搭配无人机仿真环境(ROS,PX4,gazebo,Mavros,QGC安装教程)

Ubuntu18.04搭配无人机仿真环境 ROS环境配置版本安装 gazebo安装Mavrosa安装PX4源码下载和编译运行仿真地面站安装 ROS环境配置 我个人使用了代理环境进行下载。Linux没有代理的可以使用国内源。 清华大学源 sudo sh -c ‘. /etc/lsb-release && echo “deb http://m…

Android数据存储选项:SQLite、Room等

Android数据存储选项:SQLite、Room等 1. 引言 在移动应用的开发过程中,数据存储是至关重要的一环。无论是用户的个人信息、设置配置还是应用产生的临时数据,都需要在设备上进行存储以便随时访问。随着移动应用的日益发展,数据存…

释放马氏距离的力量:用 Python 探索多元数据分析

一、说明 马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance)是一种测量两个概率分布之间距离的方法。它是基于样本协方差矩阵的函数,用于评估两个向量之间的相似程度。Mahalanobis Distance考虑了数据集中各个特征之间的协方差,因此比欧氏距…

基于Selenium技术方案的爬虫入门实践

通过爬虫技术抓取网页,动态加载的数据或包含 JavaScript 的页面,需要使用一些特殊的技术和工具。以下是一些常用的技术方法: 使用浏览器模拟器:使用像 Selenium、PhantomJS 或其他类似工具可以模拟一个完整的浏览器环境&#xff0…

[SWPUCTF 2022 新生赛]numgame

这道题有点东西网页一段计算框,只有加和减数字,但是永远到大不了20,页面也没啥特别的,准备看源码,但是打不开,我以为是环境坏掉了,看wp别人也这样,只不过大佬的开发者工具可以打开&a…

28.Netty源码之缓存一致性协议

Mpsc Queue 基础知识 Mpsc 的全称是 Multi Producer Single Consumer,多生产者单消费者。Mpsc Queue 可以保证多个生产者同时访问队列是线程安全的,而且同一时刻只允许一个消费者从队列中读取数据。 Netty Reactor 线程中任务队列 taskQueue 必须满足多个…

日常BUG—— maven编译报错

&#x1f61c;作 者&#xff1a;是江迪呀✒️本文关键词&#xff1a;日常BUG、BUG、问题分析☀️每日 一言 &#xff1a;存在错误说明你在进步&#xff01; 一、问题描述 一个maven项目在由于在代码中书写了如下代码&#xff1a; public static ConcurrentMap<…

Unity 3D中使用tilemap创建关卡地图,瓦片间隙有漏缝

我们使用一张图片来作为Sprite图集&#xff0c;创建地形图&#xff1a; 运行后&#xff0c;会发现&#xff0c;瓦片之间似乎总是有间距。 检查了图片发现&#xff0c;并不是图片边界存在间隙。 最后发现问题是出在图片资源中的线性过滤属性值&#xff1a; 在设计界面就能够看…

24届近5年南京工业大学自动化考研院校分析

今天给大家带来的是南京工业大学控制考研分析 满满干货&#xff5e;还不快快点赞收藏 一、南京工业大学 学校简介 南京工业大学&#xff08;Nanjing Tech University&#xff09;&#xff0c;简称“南工”&#xff0c;位于江苏省南京市&#xff0c;由国家国防科技工业局、住…

数据可视化工具LightningChart .NET正式发布v10.5.1——拥有全新的3D新功能

LightningChart.NET完全由GPU加速&#xff0c;并且性能经过优化&#xff0c;可用于实时显示海量数据-超过10亿个数据点。 LightningChart包括广泛的2D&#xff0c;高级3D&#xff0c;Polar&#xff0c;Smith&#xff0c;3D饼/甜甜圈&#xff0c;地理地图和GIS图表以及适用于科学…