图像金字塔实验
学生实验报告
实验报告注意事项
1. 课前必须认真预习实验，认真书写预习报告，了解实验步骤，未预习或预习达不到要求的学生不准参加实验；
2. 实验完毕，必须将结果交实验指导教师进行检查，并将计算机正常关机、将仪器设备、用具及椅子等整理好，方可离开实验室；
3. 按照实验要求书写实验报告，条理清晰，数据准确；
4. 当实验报告写错后，不能撕毁，请在相连的实验报告纸上重写；
5. 实验报告严禁抄袭，如发现抄袭实验报告的情况，则抄袭者与被抄袭者该次实验以0分计；
6. 无故缺实验者，按学院学籍管理制度进行处理；
7. 课程结束后实验报告册上交实验指导教师，并进行考核与存档。
实验项目( ) — 预习报告
实验
名称 图像金字塔实验
实验
目的
及
要求 1、了解图像采样的概念，以及采样与分辨率变化之间的关系。
2、通过仿真实验，理解图像金字塔的含义。
3、通过拉普拉斯残差金字塔，观察四层图像金字塔的实验结果，掌握利用残差重构原图像的原理与过程。
实验
内容
及
原理 实验内容：
1、利用OpenCV 完成图像四个图像层方面的采样并显示。
依据OpenCV自带两种图像金字塔函数，实现四层图像采样并显示。
2、利用拉普拉斯图像金字塔原理，实现四层图像采样并显示。
实验原理：
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。
拉普拉斯金字塔：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。拉普拉斯金字塔中的图像可用对高斯金字塔中相邻两层图象的相减而近似得到。需先将图像在较粗的尺度（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。
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。
拉普拉斯金字塔在图像融合中有所应用，方法是首先对两个待融合图像求拉普拉斯残差金字塔，然后用模板对每一级残差图像进行融合得到融合后图像的残差金字塔，然后对这个金字塔进行重构就能得到最终的融合图像，图像各尺度细节得到保留。
预习
过程
中的
疑问 图像采样和分辨率变化的关系
如何利用拉普拉斯金字塔原理进行图像采样
实验项目( ) — 实验报告
实验
名称 图像金字塔实验 指导教师
实验室 实验日期 2016.5.30
分组
情况 成 绩
实验步骤（算法、代码、方法等） 实验步骤
（1）//#include
//#include
//
//using namespace cv;
//
//int main( )
//{
// //载入原始图
// IplImage*temp=cvLoadImage("lena.jpg");
// //Mat srcImage = imread("lena.jpg"); //工程目录下应该有一张名为.jpg的素材图
// Mat srcImage(temp);
// Mat tmpImage,dstImage1,dstImage2;//临时变量和目标图的定义
// tmpImage=srcImage;//将原始图赋给临时变量
//
// //显示原始图
// imshow("【原始图】", srcImage);
//
// //进行尺寸调整操作
// resize(tmpImage,dstImage1,Size( tmpImage.cols/2,
tmpImage.rows/2 ),(0,0),(0,0),3);
// resize(tmpImage,dstImage2,Size( tmpImage.cols*2,
tmpImage.rows*2 ),(0,0),(0,0),3);
//
// //显示效果图
// imshow("【效果图】之一", dstImage1);
// imshow("【效果图】之二", dstImage2);
//
// waitKey(0);
// return 0;
//}
#include
#include
using namespace cv;
int main( )
{
//载入原始图
IplImage*temp=cvLoadImage("lena.jpg");
//Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为.jpg的素材图
Mat srcImage(temp);
Mat tmpImage, dstImage;//临时变量和目标图的定义
tmpImage=srcImage;//将原始图赋给临时变量
//显示原始图
imshow("【原始图】", srcImage);
//进行向上取样操作
pyrUp( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols*2, tmpImage.rows*2 ) );
//显示效果图
imshow("【效果图1】", dstImage);
//进行向下取样操作
pyrDown( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols/2, tmpImage.rows/2 ) );
//显示效果图
imshow("【效果图2】", dstImage);
//进行尺寸调整操作
resize(tmpImage, dstImage, Size(tmpImage.cols / 3, tmpImage.rows / 3), (0, 0), (0,
0), 3);
//显示效果图
imshow("【效果图3】", dstImage);
//进行尺寸调整操作
resize(tmpImage, dstImage, Size(tmpImage.cols * 3, tmpImage.rows * 3), (0, 0), (0,
0), 3);
//显示效果图
imshow("【效果图4】", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
（2）#include
#include
using namespace cv;
int main( )
{
//载入原始图
IplImage*temp=cvLoadImage("lena.jpg");
//Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为.jpg的素材图
Mat srcImage(temp);
Mat tmpImage,dstImage,asd,dsa;//临时变量和目标图的定义
tmpImage=srcImage;//将原始图赋给临时变量
imshow("1", srcImage);
pyrUp( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols*2, tmpImage.rows*2 ) );
imshow("2", dstImage);
pyrDown( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols/2, tmpImage.rows/2 ) );
imshow("3", dstImage);
pyrUp( dstImage, asd, Size( dstImage.cols*2, dstImage.rows*2 ) );
imshow("4", asd);
pyrDown( dstImage, dsa, Size( dstImage.cols/2, dstImage.rows/2 ) );
imshow("5", dsa);
waitKey(0);
return 0;
}
特征金字塔-FeaturePyramidNetworksforObjectDetection
特征⾦字塔-FeaturePyramidNetworksforObjectDetection
特征⾦字塔是⽤于检测不同尺度的对象的识别系统中的基本组件。但是最近的深度学习对象检测器已经避免了⾦字塔表⽰，部分原因是
它们是计算密集型和内存密集型的。在本⽂中，我们利⽤深层卷积⽹络固有的多尺度⾦字塔层次结构来构造具有边际额外损失的特征⾦字
塔。开发了⼀种具有横向连接的⾃上⽽下的架构，⽤于在所有尺度上构建⾼级语义特征图。这种称为特征⾦⼦塔⽹络（FPN）的体系结构在
⼏个应⽤中作为普通特征提取器显⽰出显著的改进。在基本的Faster R-CNN系统中使⽤FPN，我们的⽅法在COCO检测基准上没有任何花
⾥胡哨的技巧实现了最先进的单模型结果，超过所有现有的单模型条⽬，包括来⾃COCO2016挑战赛获胜者。此外，我们的⽅法可以在
GPU上以5FPS运⾏，因此是多尺度物体检测的实际且准确的解决⽅法。代码将公开发布。
多尺度上识别⽬标是计算机视觉的⼀个基本挑战。在图像⾦字塔上构建特征⾦字塔（简称特征化图像⾦字塔）形成了⼀个基本解决⽅案
【1】（图1（a））。因为⼀个⽬标的尺度改变通过在⾦字塔中移动层级来抵消，所以从某种意义上说这些⾦字塔是尺度不变的。直观上讲，这些性质通过在位置和⾦字塔层级上扫描模型使得模型检测跨尺度的⽬标。
图1：(a)⽤⼀个图像⾦字塔来构建⼀个特征⾦字塔。在每个图像尺度上独⽴地计算特征，很慢。(b)最近的检测系统选择使⽤于更快速的检测
的单尺度特征。(c)通过卷积层重复利⽤⾦字塔式的特征层次结构。(d)这⾥提出的特征⾦字塔⽹络(RPN)，和(b)(c)⼀样快，但是更准确。这
张图中，特征图通过蓝框表⽰，越粗的轮廓表⽰语义越强。
特征化图像⾦字塔⼿⼯设计特征的时代⼤量使⽤【5,25】。它们那么重要以⾄于像DPM【7】这样的⽬标检测器要求密集尺度采样来实
现好的结果（例如，每个阶段10个尺度）。对于识别任务，设计特征已经被卷积特征取代【19,20】。除了能表⽰更⾼级的语义特征，卷积
erdas建立金字塔的方法
erdas建立金字塔的方法
以ERDAS建立金字塔的方法
概述：
ERDAS是一款广泛应用于遥感图像处理和分析的软件，可以帮助用户处理、管理和分析遥感数据。金字塔是一种用于快速浏览和处理大规模图像数据的数据结构，可以在不同分辨率下对图像进行有效地处理和显示。本文将介绍使用ERDAS建立金字塔的方法。
1. 导入图像数据
打开ERDAS软件，在菜单栏中选择“文件” -> “导入” -> “图像”，然后选择要建立金字塔的图像文件。ERDAS支持多种图像格式，如JPEG、TIFF、BMP等。导入图像后，可以在ERDAS的图像窗口中查看图像。
2. 创建金字塔
在图像窗口中，选择“处理” -> “金字塔” -> “创建”来创建金字塔。在弹出的对话框中，可以设置金字塔的参数，如金字塔的级数、每个级别的缩放比例等。根据图像的大小和需要，可以选择适当的参数来创建金字塔。
3. 金字塔的级数和缩放比例
金字塔的级数决定了金字塔的层次，每个级别的缩放比例决定了图像在金字塔中的显示大小。一般情况下，金字塔的级数越多，图像在不同分辨率下的显示越清晰，但是占用的存储空间也越大。缩放比例越大，图像在金字塔中的显示越小，但是能够显示的细节也越少。根据实际需求，可以根据图像的特点和处理要求来设置金字塔的级数和缩放比例。
4. 金字塔的存储格式
在创建金字塔时，可以选择金字塔的存储格式。ERDAS支持多种存储格式，如JPEG、TIFF、IMG等。不同的存储格式有不同的特点和适用范围。根据实际需求，可以选择适当的存储格式来保存金字塔。
5. 金字塔的应用
创建金字塔后，可以在ERDAS中进行各种遥感图像处理和分析操作。金字塔可以提供不同分辨率下的图像数据，使用户可以在不同的细节级别下对图像进行观察和分析。同时，由于金字塔可以有效地压缩图像数据，可以加快图像处理和显示的速度，提高工作效率。
6. 金字塔的管理和维护
在使用金字塔时，需要进行金字塔的管理和维护工作。ERDAS提供了一系列的工具和功能，可以帮助用户管理金字塔数据，如重建金字塔、更新金字塔、压缩金字塔等。通过定期进行金字塔的维护，可以保证金字塔数据的完整性和可用性。
一种基于空间金字塔特征的图像分类降维算法
一种基于空间金字塔特征的图像分类降维算法
作者：李青彦 彭进业
来源：《微型电脑应用》2020年第02期
摘 要： 有效去除图像特征中的冗余是图像分类研究领域的一个重要内容。在SPM（Spatial Pyramid Matching）图像分类算法的基础上，结合主成分分析方法（Principal
Component Analysis，PCA），提出了一种新的PcSPM算法。该方法能在多种尺度上提取图像金字塔直方图主成分，可减少特征冗余，并将其应用于图像分类。实验表明，该方法能够有效去除图像特征中的冗余，提高了图像分类的精度。
关键词： 图像分类; SPM; 特征降维; 主成分分析; 词袋算法
中图分类号： TP301.6 ; ; ;文献标志码： A
Dimension Reduction Algorithm for Image Classification Based on
Spatial Pyramid Matching Features
LI Qingyan1， PENG Jinye1，2 （1. School of Electronics and Information， Northwestern Ploytechnical University， Xi'an
710072;
2. School of Information and Technology， Northwest University， Xi'an 710127）
Abstract： Effective elimination of redundancy in image features is a major content in the
research field of image classification. Based on the Spatial Pyramid Matching （SPM） image
基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制
基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制
李朋;韦穗;孙庆;章权兵
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2013(039)007
【摘 要】针对虚拟视点绘制中由于区域暴露引起的空洞问题,提出一种基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制方法.利用视点变换方程生成虚拟视点,对含有空洞的视点采用图像金字塔修复进行处理,设计含有深度项的权值函数,在深度的约束下进行高斯加消零的滤波和下采样,对低分辨率图像的上采样,利用采样的图像信息对空洞进行填充.实验结果证明,该方法得到图像的主观视觉效果和峰值信噪比计算结果优于传统的非对称高斯滤波算法,且图像绘制的虚拟视点不失真,可抑制物体边缘处的伪像生成.%Aiming at the problem of the holes caused by exposing regions in
virtual viewpoint rendering,this paper proposes a virtual viewpoint
rendering method based on image pyramid inpainting.The viewpoint
warping equation is utilized to generate a virtual viewpoint.The image
pyramid method is employed to restore holes inside the warped
view.Depth information is incorporated into the cost function for Gaussian
plus zero-canceling filter and down-sampling,low resolution image can be
up-sampling,the expanded image information can be used to fill the
基于高斯金字塔的图像运动估计算法
基于高斯金字塔的图像运动估计算法
王斌;何中市;伍星;贾媛媛
【摘 要】运动估计是图像超分辨率重建中的关键环节，直接影响超分辨重建的结果质量。为减少运动估计搜索点数，提高搜索速度，提出一种基于高斯金字塔分层思想的小十字形搜索算法。算法把图像构建成一个两层高斯金字塔，在上层使用小十字形搜索算法估计初始运动矢量，并通过提前终止策略来提前结束搜索；在下层以上层估计结果作为初始值，估计最终图像运动矢量。在标准图像序列上进行的实验结果表明，该算法在保持搜索精度的前提下能明显提高搜索速度；特别对于在运动偏差较大的情况下，提高效果更显著。%Motion estimation is an essential
process in the super-resolution reconstruction which directly effects the
quality of resultant image. To reduce the searching points of motion
estimation and improve the search speed, this paper proposes an
improved small cross-diamond search algorithm based on Gaussian
Pyramid. A Gaussian Pyramid with two layers is constructed. The first layer
is used for estimating the initial motion vector by using the small cross-diamond search algo-rithm, and the early termination strategy is adopted
to terminate the algorithm in advance, while the second layer evalu-ates
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。
基于可控金字塔的立体图像质量评价方法
龙源期刊网
基于可控金字塔的立体图像质量评价方法
作者：卫津津 李素梅 刘文娟 臧艳军
来源：《计算机应用》2012年第03期
摘 要:在分析和模拟人眼感知立体图像方式的基础上,提出了一种评价立体图像质量的方法。该方法结合人眼视觉特征和结构相似度算法对立体图像质量进行评价,利用可控金字塔模拟人眼视觉特性中的多通道效应,同时采用立体图像左右视图的特征点的匹配算法对立体图像的立体感进行评价。实验结果表明,该方法与主观评价结果基本一致,能够更好地反映立体图像质量及立体感。
关键词:人眼视觉系统;立体图像;可控金字塔;立体感;图像匹配
中图分类号: TP317.4 文献标志码:A
Objective quality evaluation method of stereo image based on steerable pyramid
College of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China
Abstract:
Through analyzing and simulating human visual perception of stereo image, an objective quality
evaluation method of stereo image was proposed. The method combined the characteristics of Human
effects. Meanwhile, the proposed method used stereo matching algorithm to assess the stereo sense.
ncc模板匹配算法 金字塔
ncc模板匹配算法金字塔
一、概述
ncc模板匹配算法是一种常用的图像匹配方法，它通过计算图像之间的相似度来找到匹配的区域。金字塔算法是ncc算法的一种优化，可以提高匹配速度和准确性。本文将详细介绍ncc模板匹配算法和金字塔算法的基本原理和实现过程。
二、基本原理
1.ncc算法：
ncc算法是一种基于像素灰度值的匹配算法，通过计算图像之间的相似度来找到匹配的区域。它首先将源图像和模板图像进行归一化处理，得到一个相似度矩阵。然后，通过比较相似度矩阵中的值，找到最佳匹配区域。
2.优化金字塔算法：
金字塔算法是ncc算法的一种优化，它将图像分成若干个子图像，逐步降低图像分辨率，从而加快匹配速度。在每一层上，使用ncc算法进行匹配，找到最佳匹配区域，然后再继续下一层的匹配。通过这种方式，金字塔算法可以在较低的分辨率下找到较好的匹配结果。
三、实现过程
1.准备阶段：
首先，需要准备好源图像和模板图像，将它们转换为相同的大小和格式。然后，将源图像分成若干个子图像，每一层子图像的分辨率逐渐降低。
2.归一化处理：
对每一层子图像和模板图像进行归一化处理，得到相似度矩阵。对于每个像素点（x,y），将它的灰度值与模板图像在该位置的灰度值进行比较，得到一个相似度值。这个值将在相似度矩阵中表示为（x,y）位置的值。
3.匹配阶段：
在每一层上，使用ncc算法比较相似度矩阵中的值，找到最佳匹配区域。对于每一层子图像，选择相似度矩阵中最大的值对应的区域作为最佳匹配区域。如果有多处匹配区域具有相同的最大值，则选择面积最大的区域作为最佳匹配区域。 4.输出结果：
最后，将金字塔算法的输出结果进行合并，得到最终的匹配结果。输出结果包括最佳匹配区域的坐标和相似度值等信息。
四、优缺点分析
1.优点：
（1）速度快：金字塔算法通过逐步降低图像分辨率，可以在较短的时间内完成匹配任务。
（2）准确性高：在每一层上使用ncc算法进行匹配，可以获得较高的匹配准确性。
分辨率降尺度算法-概述说明以及解释
分辨率降尺度算法-概述说明以及解释
1.引言
1.1 概述
概述
分辨率降尺度算法是计算机视觉和图像处理领域中一个重要的技术。随着现代摄像设备的发展，高分辨率图像处理变得越来越重要。然而，高分辨率图像处理对计算资源的要求很高，特别是在移动设备上。因此，研究和开发高效的分辨率降尺度算法变得十分关键。
分辨率降尺度算法旨在将高分辨率图像转换为低分辨率图像，同时尽可能保持图像质量和细节。这样可以在不牺牲显示效果的情况下减小图像的尺寸，从而节省存储空间和传输带宽。
本文主要介绍了分辨率降尺度算法的要点和原理。首先，我们将介绍分辨率降尺度算法的基本概念和定义。然后，我们将讨论几种常见的分辨率降尺度算法，包括基于插值和子采样的方法。我们将重点讨论这些算法的原理、优缺点和适用场景。最后，我们将总结目前的研究成果，并展望未来可能的发展方向。
通过深入理解和掌握分辨率降尺度算法，我们可以更好地应用它们在实际应用中，提高图像处理的效率和质量。同时，我们也能为相关领域的研究工作提供一定的借鉴和参考。在日益发展的数字图像处理技术中，分辨率降尺度算法无疑具有重要的研究和应用价值。
1.2 文章结构
文章结构部分的内容可以根据以下内容来描述：
本文主要介绍分辨率降尺度算法，文章结构包括引言、正文和结论部分。
在引言部分，首先对该算法进行概述，介绍其基本概念和应用背景。然后，阐述文章的结构，并说明各部分的内容和重点。最后，明确文章的目的，即通过对分辨率降尺度算法的研究和探讨，提出新的思路或改进方法，以便在实际应用中得到更好的效果。
正文部分包括两个要点。在第一个要点中，详细介绍分辨率降尺度算法的基本原理和流程。包括对输入图像进行预处理、特征提取和图像重构等步骤的描述，并分析各步骤中涉及到的关键技术和方法。在第二个要点中，进一步深入讨论分辨率降尺度算法的优缺点，并提出改进策略或在特定领域中的应用案例，以加深读者对该算法的理解和认识。
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。