图像金字塔
opencv金字塔构建buildpyramid源码解读
opencv金字塔构建buildpyramid源码解读（原创实用版）目录1.OpenCV 简介2.图像金字塔的概念3.OpenCV 构建图像金字塔的方法4.构建图像金字塔的代码实例5.总结正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 的主要目的是提供一组通用的图像处理和计算机视觉算法，以便开发人员能够更加方便地实现图像处理和计算机视觉方面的功能。
2.图像金字塔的概念图像金字塔是一种多尺度表示方法，它包含了一组不同分辨率的图像。
这些图像都是通过对原始图像进行不同程度的降采样和上采样得到的。
图像金字塔在计算机视觉领域中有着广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像融合等。
3.OpenCV 构建图像金字塔的方法OpenCV 提供了一系列的函数来构建图像金字塔，其中最主要的函数是 pyrUp() 和 pyrDown()。
pyrUp() 函数用于向上采样，它可以将一幅图像放大到更高的分辨率。
pyrUp() 函数的原理是对原始图像进行上采样，然后通过插值方法得到更高分辨率的图像。
pyrDown() 函数用于向下采样，它可以将一幅图像缩小到更低的分辨率。
pyrDown() 函数的原理是对原始图像进行下采样，然后通过插值方法得到更低分辨率的图像。
4.构建图像金字塔的代码实例以下是一个使用 OpenCV 构建图像金字塔的代码实例：```pythonimport cv2# 读取原始图像img = cv2.imread("original_image.jpg")# 创建一个高斯金字塔gauss_pyr = cv2.pyrUp(img)# 创建一个拉普拉斯金字塔laplacian_pyr = cv2.pyrDown(gauss_pyr)# 显示原始图像和金字塔cv2.imshow("Original Image", img)cv2.imshow("Gaussian Pyramid", gauss_pyr)cv2.imshow("Laplacian Pyramid", laplacian_pyr)# 等待按键，然后关闭窗口cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```5.总结OpenCV 提供了一种方便的方式来构建图像金字塔，通过使用 pyrUp() 和 pyrDown() 函数，可以轻松地实现图像的放大和缩小。
图像特征金字塔近似计算方法
图像特征金字塔近似计算方法
基于视觉的目标检测中，金字塔搜索法是提高检测精度的重要方法。
但在精密采样图像特征金字塔的所有尺度上均进行特征计算，计算时间较长，为提高特征金子塔的建立速度，提出了一种使用稀疏采样特征金字塔快速近似计算精密采样特征金子塔的方法。
标签：目标检测;图像金字塔;图像统计特征
行人检测领域中，为提高检测精度，检测过程需在图像的不同尺度上分别进行，即进行金字塔搜索，最后对检测结果进行融合。
特征金子塔的建立计算时间花费较大，占据了行人检测过程80%以上的时间，图像特征金字塔的建立成为制约行人检测的瓶颈。
本文实现了一种新的图像特征金子塔快速计算方法，并给出特征金字塔相邻尺度间的幂指定律，通过统计分析给出了证明。
1 多尺度特征中的幂指定律
表示任给图像的统计量，为其在图片集中的期望。
s为图像的尺度。
为在尺度上的重采样图像，的尺寸是原图的倍。
当时为上采样，为下采样。
重采样图片集后，在尺度与上仅同尺度比相关，独立于尺度值与。
计算图片集所有图片的多尺度特征及其均值，使用最小二乘法拟合直线，为拟合直线的斜率。
3 实验分析
選取标准差较小的特征，归一化的梯度直方图、灰度图，分别计算精密采样特征金字塔与稀疏采样特征金字塔，比较分析计算时间。
实验图片使用matlab 中的样本图片（peppers.png），缩放到，对应特征与计算方式分别进行10次运算，取平均值结果如下：
4 总结
本文研究论了稀疏采样特征金字塔临近基准特征近似计算精密采样特征金字塔的方法，给出了近似计算关系表达式，并利用统计学的方法求得相关参数，同时证明了近似计算表达式是合理的、无偏的。
十种放缩法技巧全总结
十种放缩法技巧全总结放缩法（Scaling）是一种常用的图像处理技术，通过对图像进行放缩，可以改变图像的尺寸和像素分布，以满足不同的需求。
本文将总结十种常用的放缩法技巧，包括等比例缩放、非等比例缩放、双线性插值、最近邻插值等。
1. 等比例缩放等比例缩放是最常用的一种放缩法技巧，通过保持图像的宽高比不变，按比例减小或增大图像的尺寸。
在图像处理软件中，可以直接设置缩放比例或输入目标尺寸来实现等比例缩放。
代码示例：1. 设置缩放比例为0.5：scale_factor = 0.52. 设置目标尺寸为宽度为500px：target_width = 500, target_height = original_height * (target_width / original_width)2. 非等比例缩放非等比例缩放是一种在宽高比不变的情况下，分别按比例减小或增大图像的宽度和高度的放缩法技巧。
与等比例缩放相比，非等比例缩放会改变图像的形状，导致图像的扭曲或拉伸。
代码示例：1. 分别设置缩放比例：scale_factor_x = 0.8, scale_factor_y = 1.22. 分别设置目标尺寸：target_width = original_width * scale_factor_x, targ et_height = original_height * scale_factor_y3. 双线性插值双线性插值是一种用于图像放缩的插值算法，通过对图像的像素进行线性插值计算，以获得更平滑、更真实的放缩效果。
双线性插值通过对目标图像的每个像素，根据原图像的相邻像素的灰度值进行加权平均计算，从而得到最终的像素值。
代码示例：1. 计算目标像素的位置：target_x = (x / scale_factor_x), target_y = (y / s cale_factor_y)2. 计算四个相邻像素的坐标：top_left_x, top_left_y, top_right_x, top_right_y, bottom_left_x, bottom_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y3. 分别计算四个相邻像素的灰度值：top_left_gray, top_right_gray, bottom_left_gray, bottom_right_gray4. 根据四个相邻像素的灰度值和目标像素的位置，进行插值计算得到最终的像素值4. 最近邻插值最近邻插值是一种快速的插值算法，通过选择离目标像素最近的原图像像素的灰度值作为目标像素的灰度值。
arcgis影像金字塔
arcgis 影像金字塔影像金字塔结构：指在同一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示，形成分辨率由粗到细、数据量由小到大的金字塔结构。
影像金字塔结构用于图像编码和渐进式图像传输，是一种典型的分层数据结构形式，适合于栅格数据和影响数据的多分辨率组织，也是一种栅格数据或影像数据的有损压缩方式。
如果文件夹只读或者raster文件本身只读，那么arcgis将在C:\temp\rasterproxies下生成相应的附属文件和金字塔结构文件。
该目录可以在program files\ArcGIS\Utilities中的AdvancedArcMapSettings.exe中进行修改。
影像图配准主要包括以下几个方面1.打开影像图2.配准3.影像图入库/保存1.打开影像图的代码以前已经写过了。
2.配准配准主要使用IGeoReference这个接口来完成工作。
还有使用ActiveView来进行坐标转换，将MapControl中鼠标的点击位置转换为地图和影像图上的坐标。
下面介绍IGeoReference接口首先RasterLayer实现了这个接口CanGeoRef 监测该图层是否可以做配准PointsTransform 将鼠标的位置转换为栅格文件上的相对坐标。
Rectify 将纠正的结果保存为一个新的栅格文件相当于另存为Register 纠正的结果生成World文件和栅格文件保存在同一个目录下 Reset 取消纠正但是Register 之前的操作不能恢复。
最重要的是下面三个Shift 一点纠正就是平移TwoPointsAdjust 两点配准有一定的缩放Warp 三点或以上配准注意事项1.每次Register是一个标志阶段这每次配准的过程中必须把上次Register 以来的所有配准点数据都使用上。
例如：首先Register了然后 1.使用了一点平移2.接下来又接受了一个点这个时候就要使用两点配准。
3.接下来又接受了一个点这个时候就要使用三点配准了。
基于金字塔结构的图像特征提取与匹配研究
基于金字塔结构的图像特征提取与匹配研究在计算机视觉领域中，图像特征提取和匹配是关键的研究方向之一。
基于金字塔结构的图像特征提取和匹配算法是目前应用广泛和效果优良的一种方法。
一、图像金字塔图像金字塔是图像处理中常用的一种技术。
它可以将一副图像按照不同的尺度进行划分，使得同一物体在不同尺度下都能被准确检测和匹配。
在图像处理中，金字塔结构可分为高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。
高斯金字塔是通过不断向下采样得到的，其上一层图像的尺寸是下一层图像的两倍，像素值满足高斯分布。
拉普拉斯金字塔则是通过向下采样和向上采样得到，是高斯金字塔的差分图。
图像金字塔结构的生成可以使用循环卷积的方法或者快速傅里叶变换的方法，具体实现时需要根据不同情况选择合适的方法。
使用金字塔结构对图像进行处理可以避免图像尺度发生变化对结果的影响，从而提高图像处理的准确性。
二、SIFT算法SIFT算法是一种广泛使用的图像特征提取和匹配算法，其主要思想是通过寻找尺度空间上的极值点来提取图像特征。
在SIFT算法中，首先需要使用高斯金字塔对图像进行尺度变换，然后在每个尺度下利用DoG算法求出关键点。
最后对每个关键点周围的像素进行梯度计算，生成图像特征描述子。
SIFT算法的优点在于具有旋转不变性和尺度不变性，能够对不同方向和尺度的物体进行准确匹配。
但是SIFT算法处理速度较慢，存在过多的计算消耗和存储空间的问题。
三、SURF算法SURF算法是一种将SIFT算法进行优化的算法。
在SURF算法中，采用快速Laplacian算法对图像进行建模，利用Haar小波对图像快速特征提取，通过积分图像快速计算图像特征描述子。
与SIFT算法相比，SURF算法的计算速度更快，在处理大型图像时更具优势。
但是SURF算法对于旋转和尺度不变性的处理并不十分稳定，可能会出现一些误匹配的情况。
四、ORB算法ORB算法是一种将FAST特征点检测和BRIEF特征描述结合的算法。
在ORB算法中，首先使用FAST算法选取特征点，然后使用BRIEF算法对特征点进行描述。
图像识别中的多尺度特征融合方法探讨(三)
图像识别中的多尺度特征融合方法探讨一、简介图像识别是计算机视觉领域中的一个热门研究方向。
在图像识别任务中，如何提取和利用图像的特征对目标进行准确分类是一个关键问题。
随着深度学习的发展，多尺度特征融合方法在图像识别中得到了广泛应用。
本文将探讨一些常见的多尺度特征融合方法，并分析其优缺点。
二、传统的多尺度特征融合方法1. 金字塔结构金字塔结构是一种经典的多尺度特征融合方法。
它通过在不同尺度上对输入图像进行模糊和降采样，得到一系列具有不同细节级别的图像。
然后，将这些图像进行融合，以提取不同尺度下的特征。
金字塔结构简单有效，但容易导致信息的丢失，并且计算量较大。
2. 图像金字塔图像金字塔是一种基于金字塔结构的多尺度特征提取方法。
它通过对输入图像进行连续缩放和降采样，生成一系列具有不同分辨率的图像。
然后，利用这些图像提取不同尺度下的特征。
图像金字塔克服了金字塔结构的缺点，但对较大尺度图像的处理效果不佳。
三、深度学习中的多尺度特征融合方法1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是目前图像识别任务中最常用的深度学习模型。
CNN通过多层卷积和池化操作实现了对图像的特征提取。
然后，通过全连接层将这些特征进行融合，最后输出分类结果。
CNN可以自动学习图像中不同尺度下的特征，但对于较大尺度物体的识别效果仍不够理想。
2. 多尺度网络多尺度网络是基于CNN的一种多尺度特征融合方法。
它通过在网络中引入多个不同尺度的卷积层和池化层，实现了对图像中不同尺度特征的提取和融合。
多尺度网络可以有效提高图像识别的准确性，但网络结构复杂，计算量较大。
3. 双线性池化双线性池化是一种基于外积操作的多尺度特征融合方法。
它通过将两个特征图进行外积运算，并利用池化操作对结果进行下采样，得到一种综合了两个特征的融合表示。
双线性池化简单有效，适用于不同尺度特征的融合，但对于大尺度图像的处理效果不佳。
halcon模板匹配中金字塔级别参数的工作原理
halcon模板匹配中金字塔级别参数的工作原理
Halcon模板匹配中金字塔级别参数的工作原理是通过构建图像金字塔来实现的。
图像金字塔是一种多尺度表示的方法，它通过对原始图像进行多次降采样得到一系列不同分辨率的图像。
在模板匹配中，金字塔级别参数用于指定模板匹配算法在不同金字塔级别上进行匹配的精度。
具体来说，金字塔级别参数决定了模板匹配算法在图像金字塔的哪一层进行匹配。
工作原理如下：
1. 首先，根据金字塔级别参数，构建图像金字塔。
图像金字塔的每一层都是通过对上一层图像进行降采样得到的，即将图像的分辨率降低一定倍数。
2. 然后，将待匹配的模板也进行相同的金字塔降采样操作，得到一系列不同分辨率的模板。
3. 接下来，从金字塔的顶层开始，将模板与金字塔中的每一层图像进行匹配。
匹配过程可以使用相关性或差异性度量来评估模板与图像的相似度。
4. 如果在当前金字塔层级上找到了匹配结果，可以根据需要进行进一步的精确匹配或者返回匹配结果。
5. 如果在当前金字塔层级上没有找到匹配结果，则继续在下一层金
字塔上进行匹配，直到达到金字塔的最底层。
通过使用金字塔级别参数，模板匹配算法可以在不同分辨率的图像上进行匹配，从而提高了匹配的鲁棒性和准确性。
较高的金字塔级别参数可以提供更高的匹配精度，但也会增加计算时间。
因此，在选择金字塔级别参数时需要权衡匹配精度和计算效率。
图像处理中的拉普拉斯金字塔与显著性检测
图像处理中的拉普拉斯金字塔与显著性检测在图像处理中，拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid）和显著性检测（Salient Object Detection）是两个非常重要的概念。
他们分别对于图像处理和计算机视觉有着极大的意义。
拉普拉斯金字塔是指一种多尺度表示方法，常用于图像的压缩和降采样。
它的实现方式是通过连续的高斯模糊和下采样操作，得到一组图像金字塔（Gaussian Pyramid）。
这组金字塔包含了原图像在不同尺度下的低通信息。
而拉普拉斯金字塔则是由一组差分图像构成的，差分图像即为高斯金字塔中每一层图像减去其下一层图像的上采样后的结果。
这种差分操作可以得到每一层的高频信息。
利用拉普拉斯金字塔可以对图像进行多层次的处理，从而提高图像处理的效果。
例如可以利用拉普拉斯金字塔实现图像锐化、增强等操作。
同时它也在图像压缩、图像拼接、视频编解码等领域得到了广泛应用。
另一方面，显著性检测是指在图像中寻找最具显著性的目标。
这种目标通常是指在图像中具有明显特征，能够吸引注意力的目标。
显著性检测领域的研究发展非常迅速，它被广泛应用在人类视觉注意机制模拟、物体识别、图像检索等领域。
现有的显著性检测研究主要基于两种不同方式，即自下而上（bottom-up）方法和自上而下（top-down）方法。
自下而上方法是指根据图像中像素的一些低级特征，如颜色、亮度、纹理等，来计算其显著性。
自上而下方法则侧重于使用先验知识以及高级特征，如物体的形状、语义信息来进行计算。
在基于自下而上方法的显著性检测中，通常会利用拉普拉斯金字塔来实现多尺度处理，以获取更加丰富的特征信息。
通过对不同尺度下的图像进行处理，可以更好地捕捉到图像中的细节和纹理信息。
此外，在计算显著图时，拉普拉斯金字塔可以帮助我们对图像进行加权，使得不同尺度下的图像特征能够得到更好的利用。
总之，拉普拉斯金字塔和显著性检测是图像处理和计算机视觉领域中非常重要的概念。
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<2>pyrUp( )、pyrDown( )函数。即图像金字塔相关 的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的操作
pyrUp、pyrDown其实和专门用作放大缩小图像尺寸 的resize在功能上差不多，披着图像金字塔的皮，说 白了还是在对图像进行放大和缩小操作。
另外需要指出的是，pyrUp、pyrDown在OpenCV的imgproc模块中的 Image Filtering子模块里。而resize在imgproc 模块的Geometric Image Transformations子模块里。
1.m*n的A“reduce”和“expand”后的维数分别 对应ceil(M/2)*ceil(N/2)和(2*M-1)*(2*N-1)。
2.impyramid只对前两维有效。
可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式：
<1>resize函数。这是最直接的方式
resize( )为 OpenCV中专职 调整图像大小的 函数。【插值】
金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶 部是低分辨率的近似。 我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高， 则图像越小，分辨率越低。
高斯金字塔(Gaussianpyramid): 用来向下采 样，主要的图像金字塔。 拉普拉斯金字塔(Laplacianpyramid): 用来 从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在 数字图像处理中也即是预测残差，可以对图 像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一 起使用。
所以，我们可以将拉普拉斯金字塔理解为高斯金字 塔的逆形式。 关于图像金字塔非常重要的一个应用就是实现图像 分割。图像分割的话，先要建立一个图像金字塔， 然后在G i和G i+1的像素直接依照对应的关系，建 立起”父与子“关系。而快速初始分割可以先在金 字塔高层的低分辨率图像上完成，然后逐层对分割 加以优化。在某种分辨率下无法发现的特性在另一 种分辨率下将很容易被发现。
高斯金字塔图像：
对图像的向下取样
为了获取层级为 G i+1 的金字塔图像，我们采用如下 方法: 隔行取值 <1>对图像Gi进行高斯内核卷积 <2>将所有偶数行和列去除
得到的图像即为G i+1的图像，显而易见，结果图像 只有原图的四分之一。通过对输入图像Gi(原始图像) 不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。同时我们也 可以看到，向下取样会逐渐丢失图像的信息。 以上就是对图像的向下取样操作，即缩小图像。
选用不同插值
需要注意的是，PryUp和PryDown不是互逆的，即 PryUp不是降采样的逆操作。
这种情况下，图像首先在每个维度上扩大为原来的两倍， 新增的行（偶数行）以0填充。然后给指定的滤波器进行 卷积（实际上是一个在每个维度都扩大为原来两倍的过 滤器）去估计“丢失”像素的近似值。 PryDown( )是一个会丢失信息的函数。为了恢复原来更 高的分辨率的图像，我们要获得由降采样操作丢失的信 息，这些数据和拉普拉斯金字塔有关。
也就是说，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后 再放大的图像的一系列图像构成的。
对图像的向上取样
如果想放大图像，则需要通过向上取样操作得到，具 体做法如下： <1>将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行 和列以0填充 <2>使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积， 获得 “新增像素”的近似值 得到的图像即为放大后的图像，但是与原来的图像相 比会发觉比较模糊，因为在缩放的过程中已经丢失了 一些信息，如果想在缩小和放大整个过程中减少信息 的丢失，这些数据形成了拉普拉斯金字塔。
pyramids
lecture 5 工作汇报
图像 金字塔
图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用 于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有 效但概念简单的结构。 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，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。其通 过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停 止采样。
ห้องสมุดไป่ตู้ 卷积
拉普拉斯金字塔： 拉普拉斯金字塔中的图象可用对高斯金字塔中相邻 两层图象的相减而近似得到 。 需先将图象在较粗的尺度（较高的层次）上扩展。 扩展比减少尺寸的压缩困难，因为缺少的信息需要 通过插值来得到
下式是拉普拉斯金字塔第i层的数学定义：
式中的 表示第i层的图像。而UP（）操作是 将源图像中位置为(x,y)的像素映射到目标图像的 (2x+1,2y+1)位置，即在进行向上取样。符号 表示卷积， 为5x5的高斯内核。
THANKS
要从金字塔第i层生成第i+1层（我们表示第i+1 层为G i+1），我们先要用高斯核对G1进行卷积， 然后删除所有偶数行和偶数列。当然的是，新得 到图像面积会变为源图像的四分之一。按上述过 程对输入图像G0执行操作就可产生出整个金字 塔。
高斯金字塔：
高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些列 下采样图像，也就是说第K层高斯金字塔通过平滑、 亚采样就可以获得K+1层高斯图像，高斯金字塔 包含了一系列低通滤波器，其截至频率从上一层 到下一层是以因子2逐渐增加，所以高斯金字塔可 以跨越很大的频率范围。
这里的向下与向上采样，是对图像的尺寸而言的（和金字塔的 方向相反），向上就是图像尺寸加倍，向下就是图像尺寸减半。 而如果我们按上图中演示的金字塔方向来理解，金字塔向上图 像其实在缩小，这样刚好是反过来了。
两者的简要区别：高斯金字塔用来向下降采样图 像，而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像 中向上采样重建一个图像。
MATLAB AND OPEN CV
在matlab里面，函数impyramid专门用于生成图 像金字塔，直接调用就可以了。
格式：B = impyramid(A, direction) 作用：对A进行Gaussian金字塔变换，生成的图像 是B。direction为“reduce”和“expand”，分别 对应着分解和扩张。 注：