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  • 本程序详细介绍了金子塔的产生和实现功能,并且用matlab程序编写,部分标有注释,方便下载者下载和阅读。并且应用到图像上产生直观的效果,
  • 写了一些关于图像超分辨学习的例子,有程序和说明,部分程序还有解释。
  • 图像多分辨率金字塔

    2012-04-26 09:27:42
    图像多分辨率金字塔 包括产生图像的高斯金字塔或拉普拉斯金字塔;图像金字塔扩张等功能函数
  • 拉普拉斯图像金字塔对图像分解
  • 图像的多分辨率金字塔详解

    千次阅读 2015-07-16 15:49:14
    多分辨率金字塔 的产生主要下面的步骤: 1、对图像进行高斯平滑 2、对高斯滤波后的图像进行降采样或者上采样 (1). 高斯核是唯一可以产生尺度空间的核; 一幅图像的尺度空间 L(x, y, σ)...

    高斯核的产生:

    函数 kron
    格式 C=kron (A,B)    %A为m×n矩阵,B为p×q矩阵,则C为mp×nq矩阵。

    kron即为Kronecker积,所谓Kronecker积是一种矩阵运算,其定义可以简单描述成:
    X与Y的Kronecker积的结果是一个矩阵:
    X11*Y   X12*Y … X1n*Y
    X21*Y   X22*Y … X2n*Y
    ……
    Xm1*Y   Xm2*Y … Xmn*Y


    例如:

    高斯核的生成:

    <span style="font-size:18px;">cw = .375; 
    ker1d = [.25-cw/2 .25 cw .25 .25-cw/2];
    kernel = kron(ker1d,ker1d');</span>


    多分辨率金字塔 的产生主要下面的步骤:

    1、对图像进行高斯平滑

    2、对高斯滤波后的图像进行降采样或者上采样


    (1). 高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核;

    一幅图像的尺度空间 L(x, y, σ), 定义为原始图像 I(x,y) 与一个可变尺度的2维高斯函数G(x, y, σ)卷积运算。

    即尺度空间形式表示为:

    其中,

    (2)(金字塔)多分辨率表达——降采样

    图像金字塔化一般包括两个步骤:使用低通滤波器平滑图像;对图像进行降采样(通常是水平,竖直方向1/2),从而得到一系列尺寸缩小的图像。对于二维图像,每一层图像由上一层分辨率的长、宽各一半,也就是四分之一的像素组成。



    <span style="font-size:18px;">实验代码详解:</span>
    <span style="font-size:18px;">
    </span>
    <span style="font-size:18px;">%读入图像并将其转换成灰度图像 
    I=imread('tiantan.jpg');
    I=rgb2gray(I);
    % 生成高斯滤波器的核 
    w=fspecial('gaussian',3,0.5);
    size_a=size(I);
    
    % 进行高斯滤波
    g=imfilter(I,w,'conv','symmetric','same');
    
    % 降采样 
    t=g(1:2:size_a(1),1:2:size_a(2));
    
    % 显示处理结果
    imshow(I);
    figure
    imshow(t)</span>
    <span style="font-size:18px;">
    </span>
    <span style="font-size:18px;">上采样函数代码</span>
    <span style="font-size:18px;"></span><pre name="code" class="html">% 调用金子塔类
    hgausspymd = video.Pyramid;
    % 设定金字塔分解的层数为2
    hgausspymd.PyramidLevel = 2;
    % 读入图像
    x = imread('qingdao.jpg');
    % 执行金字塔分解
    y = step(video.Pyramid, x);
    % 显示结果
    figure, imshow(x); title('原始图像');
    x1=mat2gray(double(y));
    figure, imshow(x1);
    title('Decomposed Image');


     
    

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  • 图像多分辨率金字塔代码,对图像进行高斯滤波,然后进行上下采样, 得到图像的多分辨率金字塔
  • ITK:来自图像的多分辨率金字塔内容提要输出结果C++实现代码 内容提要 从图像构造多分辨率金字塔。 输出结果 Writing output_0.png Writing output_1.png Writing output_2.png Writing output_3.png C++实现代码 #...

    ITK:来自图像的多分辨率金字塔

    内容提要

    从图像构造多分辨率金字塔。

    输出结果

    Writing output_0.png
    Writing output_1.png
    Writing output_2.png
    Writing output_3.png
    

    在这里插入图片描述

    C++实现代码

    #include "itkImage.h"
    #include "itkImageFileWriter.h"
    #include 
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  • 多分辨率分析—高斯金字塔与拉普拉斯金字塔

    千次阅读 多人点赞 2017-03-01 15:01:15
    图像金字塔式进行图像的多分辨率分析的方法。一幅图像在尺寸较小的情况下,只需要较低的分辨便可以看清其轮廓;反之,较大尺寸的图像需要较大的分辨率。 下面我们来一个图像金字塔的示意图: 假设一幅图像的...

    多分辨率分析—高斯金字塔与拉普拉斯金字塔

    简介

    对一副图像进行多分辨率分析有以下优势:1、某些分辨率可能检测不到的特性在不同的分辨率下可能会被检测到。比如对于一副图像上同时存在较小的和较大的物体,检测小的物体(对比度低)通常需要较高的分辨率。反之,检测大的物体就需要较小的分辨率。2、当对视频信号进行帧间滤波时,写出滤波器的差分方程,差分方程的输入是过去某几帧图像的信息。通常的做法时将图像分解到不同的分辨率,然后将不同分辨率的图像信息向量化成一维信号作为差分方程的输入。这样做的好处时可以大大减少噪声。

    图像金字塔是一种简单有效的进行图像多分辨率分析的手段,下图显示了一个四层图像金字塔的简单系统。
    图像金字塔

    假设一幅图像的原始像素是n*n,对这幅图像进行下采样就是在原图的基础上每隔一个样本就丢弃一个样本,那么就会得到一个像素大小为n/2*n/2的新图。

    图像的上采样刚好与上图相反,这个过程直接通过在原图的基础上每一个样本后插入0,从而达到图像尺寸的2倍放大。当然,直接插入0仅仅是增加了图像的尺寸,同时会引入了噪声。可以通过选择内插函数来代替对图像直接进行0插值的处理方式。

    下面显示了两种常见的图像金字塔模型,高斯金字塔和预测残差金字塔。
    测残差金字塔的一个简单系统

    有上图可知,高斯金字塔是指在对图像进行下采样的时候,进行了高斯低通滤波。其中,高斯滤波器也可以换成其他的图像处理方式,比如:进行领域滤波则输出平均金字塔;不进行滤波而直接进行下采样则产生采样金字塔。

    拉普拉斯金子塔就是预测残差金字塔,下面简述其形成过程:假设第k层的输入图像是256 * 256 p ,那么经过下采样以及高斯滤波后形成的第k+1层的高斯图像是128 * 128 p。然后通过上采样及插值函数插值后,会形成一个256 * 256 p的预测图像。显然,插值后的预测图像会和输入的原图有一定的差别。

    下图展示了这之间的差别:
    differents

    插值图像和原图的差别可以通过图像的减法显示出来,因为预测图像是在低分率图像通过插值形成的。其与原图的差值就是原图和其进行低通滤波后的差值,也就是图像直接进行高通滤波后的情况,差值图像必然显示的是图像的高频成分:即图像的细节轮廓部分。

    下图显示了第一幅预测残差图像:
    第一幅预测残差

    既然预测残差图像或者叫其为差值图像是图像的高频部分,可以直接将原图通过高通滤波器观察其输出与预测残差图像的区别。

    下图显示了图像直接通过拉普拉斯高通滤波后的输出:
    lapfilter

    可见,经过拉普拉斯滤波器后的图像和预测残差的图像有一定的相似性。通过选择滤波器的通阻带频率必然会使得预测残差图像和高通图像具有更大的相似度。当把所有的预测残差图像用金子塔的形式展现出来时,预测残差金字塔又称之为拉普拉斯金字塔。

    生成金字塔

    下图显示了高斯金字塔与拉普拉斯金字塔生成:

    高斯金字塔:
    GP

    拉普拉斯金字塔:
    LP

    示例代码

    • demo.m

      clc;
      clear;
      close all;
      
      img=imread('timg.jpg');
      [m,n]=size(img);
      
      if size(img,3)==3  
          img = rgb2gray(img);  
      end  
      
      gauss_pyr=gauss_pyramid2(img,5);  
      
      
      % for i=1:length(gauss_pyr)  
      %    figure;imshow(gauss_pyr{i}); 
      % end   
      
       for i=1:length(gauss_pyr) -1          %获得残差图像,i级预测残差
          imgn{i}=gauss_pyr{i} - expand(gauss_pyr{i+1});  
       end
      
      for i=1:length(imgn)  
         figure;imshow(imgn{i}); 
      end   
      
    • gauss_pyramid2.m

      function pyr = gauss_pyramid2(I,nlev)  
      
      pyr = cell(nlev,1);  
      pyr{1} = I;  
      G_LOWER = I;  
      
      f = [0.05 0.25 0.4 0.25 0.05];    
      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
      
    • expand.m

      function re=expand(img)
      
          %双三次内插
          img = imresize(img, 2, 'bicubic');
      
          re = img;
      end
      
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  • matlab:图像多分辨率金字塔

    千次阅读 2013-07-17 22:15:26
    图像金字塔用于:提高图像匹配速度,图像融合 padarray 功能:填充图像或填充数组。 用法:B = padarray(A,padsize,padval,direction)  A为输入图像,B为填充后的图像, padsize给出了给出了...

    图像金字塔用于:提高图像匹配速度,图像融合



    padarray
    功能:填充图像或填充数组。
    用法:B = padarray(A,padsize,padval,direction)
          A
    为输入图像,B为填充后的图像,

    padsize给出了给出了填充的行数和列数,通常用[r c]来表示。

    padval表示填充方法。它的具体值和描述如下:
      padval:      'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展;
                      'replicate'
    表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展;
                      'circular'
    图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

     

    direction表示填充的方向。它的具体值和描述如下:
       direction 
    :   'pre'表示在每一维的第一个元素前填充;
                      'post'
    表示在每一维的最后一个元素后填充;
                      'both'
    表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充,此项为默认值。


    若参量中不包括direction,则默认值为'both'

    若参量中不包含padval,则默认用零来填充。

    若参量中不包括任何参数,则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时,图像会被修剪成原始大小。


    展开全文
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    2013-01-06 11:04:54
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空空如也

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多分辨率金字塔