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跟我学Python图像处理丨关于图像金字塔的图像向下取样和向上取样

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样》,作者:eastmount。

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一.图像金字塔

图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。如图6-11所示,它包括了四层图像,将这一层一层的图像比喻成金字塔。图像金字塔可以通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样,在向下采样中,层级越高,则图像越小,分辨率越低。

生成图像金字塔主要包括两种方式——向下取样、向上取样。在图6-11中,将图像G0转换为G1、G2、G3,图像分辨率不断降低的过程称为向下取样;将G3转换为G2、G1、G0,图像分辨率不断增大的过程称为向上取样。

二.图像向下取样

在图像向下取样中,使用最多的是高斯金字塔。它将对图像Gi进行高斯核卷积,并删除原图中所有的偶数行和列,最终缩小图像。其中,高斯核卷积运算就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值(权重不同)经过加权平均后得到。常见的3×3和5×5高斯核如下:

高斯核卷积让临近中心的像素点具有更高的重要度,对周围像素计算加权平均值,如图6-12所示,其中心位置权重最高为0.4。

显而易见,原始图像Gi具有M×N个像素,进行向下取样之后,所得到的图像Gi+1具有M/2×N/2个像素,只有原图的四分之一。通过对输入的原始图像不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。注意,由于每次向下取样会删除偶数行和列,所以它会不停地丢失图像的信息。

在OpenCV中,向下取样使用的函数为pyrDown(),其原型如下所示:

dst = pyrDown(src[, dst[, dstsize[, borderType]]])

  • src表示输入图像,
  • dst表示输出图像,和输入图像具有一样的尺寸和类型
  • dstsize表示输出图像的大小,默认值为Size()
  • borderType表示像素外推方法,详见cv::bordertypes

实现代码如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpyas np  
import matplotlib.pyplotas plt
#读取原始图像
img= cv2.imread('nv.png')
#图像向下取样
r= cv2.pyrDown(img)
#显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('PyrDown', r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

网站题目:跟我学Python图像处理丨关于图像金字塔的图像向下取样和向上取样
文章URL:http://www.cdkjz.cn/article/dsogsgs.html
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