Преобразование изображения (4) Представление изображения в виде пирамиды Гаусса

Пирамида Гаусса: используется для понижения дискретизации, пирамида основного изображения Пирамида Лапласа: используется для реконструкции верхнего несемплированного изображения из изображения нижнего уровня пирамиды, которое также является остатком предсказания при цифровой обработке изображений, которое можно восстановить до наибольшего степень и использовать его с пирамидой Гаусса. Краткая разница между ними: пирамида Гаусса используется для понижения дискретизации изображения, а пирамида Лапласа используется для повышения дискретизации изображения из нижней части пирамиды для восстановления изображения. (1) Пирамида Гаусса Чтобы сгенерировать слой i+1 из слоя i пирамиды (мы имеем в виду, что слой i+1 равен G_i+1), мы сначала свернем G_1 с ядром Гаусса, а затем удалим все четные строки и четные столбцы. Разумеется, площадь вновь полученного изображения станет четвертью исходного изображения. Вся пирамида может быть сгенерирована путем выполнения операций над входным изображением G_0 в соответствии с описанным выше процессом. По мере продвижения изображения вверх по пирамиде размер и разрешение уменьшаются. Чтобы получить изображение пирамиды с уровнем G_i+1, мы используем следующий метод: Выполняем свертку ядра Гаусса на изображении G_i Изображение, полученное путем удаления всех четных строк и столбцов, является изображением G_i + 1. Очевидно, что полученное изображение составляет всего четверть от исходного изображения. Вся пирамида получается путем повторения описанных выше шагов для входного изображения G_i (исходное изображение). В то же время мы также можем видеть, что при понижении частоты дискретизации постепенно теряется информация об изображении. Если вы хотите увеличить изображение, его необходимо получить с помощью операции повышения частоты дискретизации. Конкретный метод заключается в следующем: Увеличьте изображение в два раза по сравнению с исходным размером в каждом направлении и заполните новые строки и столбцы 0 . Используйте то же ядро, что и раньше (умноженное на 4), выполните свертку с увеличенным изображением, чтобы получить приблизительное значение «нового пикселя». Полученное изображение является увеличенным изображением, но оно будет размыто по сравнению с исходным изображением. , так как в процессе масштабирования была потеряна некоторая информация

inputPath ='D:/cvpr/作业1/实验一/';
filename =[inputPath 'test.jpeg'];
I = im2double(imread(filename));
if size(I,3)==3
    I=rgb2gray(I);
end
 
%高斯金字塔
gauss_pyr=gauss_pyramid(I,5);
 
for i=1:length(gauss_pyr)
    figure;imshow(gauss_pyr{i});
end

function pyr = gauss_pyramid(I,nlev)
 
pyr = cell(nlev,1);
pyr{1} = I;
G_LOWER = I;
 
f = [.05, .25, .4, .25, .05];  
f = f'*f;
 
for l = 2:nlev   
    G_LOWER=G_LOWER(1:2:size(G_LOWER,1)-1,1:2:size(G_LOWER,2)-1); %downsample   
    pyr{l}=imfilter(G_LOWER,f,'replicate');
end
 
end