opencv 图像金字塔

opencv 图像金字塔

Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔
http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656

图像金字塔
以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔

它是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，是通过对原始图像连续降采样获得。是图像多尺度表达的一种，最主要的是用于图像的分割。
图像金字塔中，层级越高，则图像越小，分辨率越低
两种很典型的图像金字塔：
高斯金字塔：向下降采样图像
拉普拉斯金字塔：从低层图像中向上采样重建图像

图像金字塔一般包括二个步骤：
1. 利用低通滤波器平滑图像
2. 对平滑图像进行抽样（采样）
有两种采样方式——上采样（分辨率逐级升高）和下采样（分辨率逐级降低）

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//Impgroc.hpp => c++
//向下采样
//! smooths and downsamples the image
CV_EXPORTS_W void pyrDown( InputArray src, OutputArray dst,
const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT );
//向上采样
//! upsamples and smoothes the image
CV_EXPORTS_W void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst,
const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT );

//Imgproc_c.h => c
/*
Smoothes the input image with gaussian kernel and then down-samples it.
dst_width = floor(src_width/2)[+1],
dst_height = floor(src_height/2)[+1]
*/
CVAPI(void) cvPyrDown( const CvArr* src, CvArr* dst,
int filter CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN_5x5) );
/*
Up-samples image and smoothes the result with gaussian kernel.
dst_width = src_width*2,
dst_height = src_height*2
*/
CVAPI(void) cvPyrUp( const CvArr* src, CvArr* dst,
int filter CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN_5x5) );
分别代表一次采样操作，向下(或者向上)进行相邻层次的金字塔采样，且长宽比基本是不变：
调用pyrDown函数只能降低到原图像尺寸的1/2, 实现过程：
1、高斯平滑处理；用高斯函数生成的核进行滤波；
2、下采样；对前一级图像进行隔行隔列采样得到
调用pyrUp目标图像则为原图像尺寸的2倍，实现过程：
1、将原来的维数扩大一倍，对于增加的部分用0填充；
2、与高斯核做卷积

通道分离：
/* Splits a multi-channel array into the set of single-channel arrays or
extracts particular [color] plane */
//可以从多通道数组中分离提取一个通道
CVAPI(void) cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3 );

改变图像大小：
//! resizes the image
CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst,
Size dsize, double fx=0, double fy=0,
int interpolation=INTER_LINEAR );
src
源图像
dst
输出图像，目标图像大小可以是任意的大小，可以不保持长宽比率
dsize
dsize与fx和fy必须不能同时为零，dsize和(fx,fy)只需设置其中一个，另外一个置为零即可
1、dsize不为零，fx与fy同时可以为0，
fx,fy会自动计算：fx=dsize.width/src.cols;fy=dsize.height/src.rows
2、dsize为0，fx与fy不同时为0，目标图像的大小是通过这fx、fy两个参数来计算的：
目标图像的宽度为原图像的宽度*fx,
目标图像的高度为原图像的高度*fy;
fx
水平方向的比率
fy
垂直方向的比率
interpolation
删除的像素或者新增的像素值通过interpolation（内插）控制
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