Python图像处理之图像金字塔的向上和向下取样

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 numpy as np  
import matplotlib.pyplot as 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()

输出结果如图6-13所示，它将原始图像压缩成原图的四分之一。

多次向下取样的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('nv.png')
#图像向下取样
r1 = cv2.pyrDown(img)
r2 = cv2.pyrDown(r1)
r3 = cv2.pyrDown(r2)
#显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('PyrDown1', r1)
cv2.imshow('PyrDown2', r2)
cv2.imshow('PyrDown3', r3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图所示：

三.图像向上取样

在图像向上取样是由小图像不断放图像的过程。它将图像在每个方向上扩大为原图像的2倍，新增的行和列均用0来填充，并使用与“向下取样”相同的卷积核乘以4，再与放大后的图像进行卷积运算，以获得“新增像素”的新值。如图6-15所示，它在原始像素45、123、89、149之间各新增了一行和一列值为0的像素。

在OpenCV中，向上取样使用的函数为pyrUp()，其原型如下所示：

dst = pyrUp(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 numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('lena.png')
#图像向上取样
r = cv2.pyrUp(img)
#显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('PyrUp', r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图6-16所示，它将原始图像扩大为原图像的四倍。

 多次向上取样的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('lena2.png')
#图像向上取样
r1 = cv2.pyrUp(img)
r2 = cv2.pyrUp(r1)
r3 = cv2.pyrUp(r2)
#显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('PyrUp1', r1)
cv2.imshow('PyrUp2', r2)
cv2.imshow('PyrUp3', r3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图6-17所示，每次向上取样均为上次图像的四倍，但图像的清晰度会降低。

到此这篇关于Python图像处理之图像金字塔的向上和向下取样的文章就介绍到这了,更多相关Python图像金字塔内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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