jsvascript图像处理-(计算机视觉应用)图像金字塔

前言在上一篇文章中，我们解释了边缘梯度计算函数。在这篇文章中，我们开始了解图像金字塔。形象金字塔？图像金字塔广泛应用于计算机视觉应用中。图像金字塔是图像的集合。集合中的所有图像都来自同一个原始图像，并通过对原始图像进行连续下采样而获得。有两种常见的图像金字塔：高斯金字塔：用于下采样拉普拉斯金字塔：和高斯金字塔3360用于从下金字塔图像重建上未采样图像。

像金字塔一样，高斯金字塔是从底层原始图像逐渐采样下来的，变得越来越小。那么如何获得下一个图像呢？一、与高斯核的卷积：。

然后，删除所有偶数行和列。可以看出，下一级的图像大约是上一级的1/4。那么向上转化是如何转化的呢？首先，将图像线扩大两倍，然后用0填充添加的线。最后，将高斯核乘以4并卷积。高斯金字塔复制代码如下： var pyrdown=function(_ src，_ _ dst) {_ _ src | | error(参数。被调用者，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.datavar with border mat=copy make border(_ src，2，2，0，0)，mData=withBorderMat.data，mWidth=with border mat . col；var newValue，nowX，offsetY，offsetI，dOffsetI，I，j；var kernel=[1，4，6，4，1，16，24，16，4，24，36，24，6，16，24，16，4，4，6，4，1]；for(I=Height；I-；){ dOffsetI=i * dWidthfor(j=DWidth；j-；){ for(c=3；c-；){ NewValue=0；for(y=5；y-；){ offsecty=(y I * 2)* mWidth * 4；for(x=5；x-；){ NoWx=(x j * 2)* 4c；new value=(mData[offset nowX]* kernel[y * 5x])；} } dst data[(j DofSeti)* 4 c]=NewValue/256；} dst data[(j DofSeti)* 4 ^ 3]=mData[offsecty 2 * mWidth * 4(j * 2 ^ 2)* 4 ^ 3]；} } } else { error(arguments . caller，UNSPORT _ DATA _ TYPE/* { line } */)；}返回dst};D width=((width1) width)/2，d height=((height1) height)/2其中a 1等于a% 2，即求余数除以2。我们意识到的时候并没有按照上面的步骤去做，因为这样会效率不高，但是我们直接创建了原始矩阵的1/4矩阵，然后在卷积的时候跳过了需要删除的行和列。同样，创建卷积后，由于有些地方必须为0，所以在实际卷积过程中忽略了内核的一些元素。复制代码如下： var丙酮酸=function(_ src，_ _ dst) {_ _ src | | error(参数。被调用者，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.datavar with border mat=copy make border(_ src，2，2，0，0)，mData=withBorderMat.data，mWidth=with border mat . col；var newValue，nowX，offsetY，offsetI，dOffsetI，I，j；var kernel=[1，4，6，4，1，16，24，16，4，24，36，24，6，16，24，16，4，4，6，4，1]；for(I=Height；I-；){ dOffsetI=i * dWidthfor(j=DWidth；j-；){ for(c=3；c-；){ NewValue=0；for(y=2(I ^ 1)；y-；){ offsecty=(y((I 1)1))* mWidth * 4；for(x=2(j ^ 1)；x-；){ NoWx=(x((j 1)1))* 4c；new value=(mdata[offset nowx]* kernel[(y * 2(I 1 ^ 1))* 5(x * 2(j 1 ^ 1))])；} } dst data[(j DofSeti)* 4 c]=NewValue/64；} DsDATa[(j DofSeti)* 4 3]=MdDATa[offsetY 2 * MwIDth * 4(((j 1)1)2)* 4 3]；} } } else { error(arguments . caller，UNSPORT _ DATA _ TYPE/* { line } */)；}返回dst};效果图