[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样

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eastmount 发表于 2021/08/21 00:54:37 2021/08/21
【摘要】 该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。本文将讲解图像金字塔,包括图像向下采样和图像向上采样,希望文章对您有所帮助。

前面一篇文章我讲解了Python图像量化及采样处理,本文将讲解另一个知识——图像金字塔,包括图像向下采样和图像向上采样。基础性文章,希望对你有所帮助。同时,该部分知识均为作者查阅资料撰写,未经授权禁止转载,谢谢!!如果有问题随时私聊我,只望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~

  • 一.图像金字塔
  • 二.图像向下采样
  • 三.图像向上采样

该系列在github所有源代码:

PS:请求帮忙点个Star,哈哈,第一次使用Github,以后会分享更多代码,一起加油。

前文参考:


一.图像金字塔

前面讲解的图像采样处理可以降低图像的大小,本小节将补充图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数。

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。


四.总结

2019年感:最近继续备考博士,接下来还有两个学校,一方面耐心等待之前的结果;另一方面继续复习,周末女神陪着来书店看书,岁月静好,砥砺前行!在这期间,自己经历了很多酸甜苦辣的事情,希望陌生的你也学会享受生活,共勉。

希望这篇基础性文章对您有所帮助,如果有错误或不足之处,请海涵!

感恩能与大家在华为云遇见!
希望能与大家一起在华为云社区共同成长,原文地址:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/89341077
(By:娜璋之家 Eastmount 2021-08-21 夜于贵阳)


参考文献:

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