前言
上一篇文章,我們講解了邊緣梯度計算函數,這篇文章我們來了解圖像金字塔。
圖像金字塔?
圖像金字塔被廣泛用於計算機視覺應用中。
圖像金字塔是一個圖像集合,集合中所有的圖像都源於同一個原始圖像,而且是通過對原始圖像連續降采樣獲得的。
——《學習OpenCV》
常見的圖像金字塔有下面兩種:
- 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用來向下采樣
- 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用來從金字塔低層圖像重建上層未采樣圖像
高斯金字塔
類似金字塔一樣,高斯金字塔從底層原始圖逐漸向下采樣,越來越小。
那么如何獲取下一層圖像呢?
首先,和高斯內核卷積:
然后,將所有偶數行列刪掉。
可見,這樣下一級圖像約為上一級的1/4。
那么向上變換如何變換呢?
首先先將圖片行列擴大為原來的兩倍,然后將添加的行列用0填充。
最后用剛剛的高斯內核乘以4后卷積。
高斯金字塔實現
var pyrDown = function(__src, __dst){ __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ var width = __src.col, height = __src.row, dWidth = ((width & 1) + width) / 2, dHeight = ((height & 1) + height) / 2, sData = __src.data, dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA), dstData = dst.data; var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0), mData = withBorderMat.data, mWidth = withBorderMat.col; var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j; var kernel = [1, 4, 6, 4, 1, 4, 16, 24, 16, 4, 6, 24, 36, 24, 6, 4, 16, 24, 16, 4, 1, 4, 6, 4, 1 ]; for(i = dHeight; i--;){ dOffsetI = i * dWidth; for(j = dWidth; j--;){ for(c = 3; c--;){ newValue = 0; for(y = 5; y--;){ offsetY = (y + i * 2) * mWidth * 4; for(x = 5; x--;){ nowX = (x + j * 2) * 4 + c; newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[y * 5 + x]); } } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 256; } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (j * 2 + 2) * 4 + 3]; } } }else{ error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); } return dst; };
dWidth = ((width & 1) + width) / 2,
dHeight = ((height & 1) + height) / 2
這里面a & 1等同於a % 2,即求除以2的余數。
我們實現時候沒有按照上面的步驟,因為這樣子效率就低了,而是直接創建一個原矩陣1/4的矩陣,然后卷積時候跳過那些要被刪掉的行和列。
下面也一樣,創建后卷積,由於一些地方一定是0,所以實際卷積過程中,內核有些元素是被忽略的。
var pyrUp = function(__src, __dst){ __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ var width = __src.col, height = __src.row, dWidth = width * 2, dHeight = height * 2, sData = __src.data, dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA), dstData = dst.data; var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0), mData = withBorderMat.data, mWidth = withBorderMat.col; var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j; var kernel = [1, 4, 6, 4, 1, 4, 16, 24, 16, 4, 6, 24, 36, 24, 6, 4, 16, 24, 16, 4, 1, 4, 6, 4, 1 ]; for(i = dHeight; i--;){ dOffsetI = i * dWidth; for(j = dWidth; j--;){ for(c = 3; c--;){ newValue = 0; for(y = 2 + (i & 1); y--;){ offsetY = (y + ((i + 1) >> 1)) * mWidth * 4; for(x = 2 + (j & 1); x--;){ nowX = (x + ((j + 1) >> 1)) * 4 + c; newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[(y * 2 + (i & 1 ^ 1)) * 5 + (x * 2 + (j & 1 ^ 1))]); } } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 64; } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (((j + 1) >> 1) + 2) * 4 + 3]; } } }else{ error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); } return dst; };
效果圖
系列目錄