拉普拉斯金字塔图像处理_51CTO博客
一、介绍图像金字塔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。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
Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution目录Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution1介绍 2.相关工作3.针对SR的深度拉布拉金字塔网络3.1 网络结构3.2 损失函数3.3实现和训练细
图像金字塔原理        一般情况下,我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下, 我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如,我们要在一幅图像中查找某个目标,比如脸,我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况 下,我们需要创建一组图像,这些图像是具有不同分辨率的原始图像。我 们把这组图像叫做图像金字塔(简单来说就是同一图像的不同分
拉普拉斯金字塔重构一、概述        拉普拉斯金字塔的重构主要是包括三部分,第一部分是高斯金字塔的构造,第二部分是构造拉普拉斯金字塔,第三部分是利用高斯—拉普拉斯金字塔进行重构。二、详细步骤详解1.构造高斯金字塔        高斯金字塔的构造原理类似于动
文章目录一、高斯金字塔1.1 什么是高斯金字塔1.2 利用OpenCV求取高斯金字塔二、拉普拉斯金字塔2.1 什么是拉普拉斯金字塔2.2 利用 OpenCV求取拉普拉斯金字塔三、基于拉普拉斯金字塔图像融合3.1 融合原理3.2 代码实现3.3 融合效果展示 一、高斯金字塔1.1 什么是高斯金字塔其实大家也不要被 “金字塔” 这样看起来高大上的名词给唬住了。其实说白了,高斯金字塔就是原始图像按照
目录前言原理高斯金字塔拉普拉斯金字塔正文PyrDown降采样pyrUp函数升采样参考文献 前言这篇文章主要讲的是图像金字塔拉普拉斯金字塔。在说明什么是图像金字塔的过程之前,我们需要需要了解一个概念:尺度 尺度,顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候,会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换,进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程,我们称为
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址   本节学习图像金字塔图像金字塔包括高斯金字塔,高斯差分金字塔拉普拉斯金字塔。它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。简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的。1,图像金字塔  图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,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,
标题&作者团队 paper: https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/LPTN-cvpr21-paper.pdfcode: https://github.com/csjliang/LPTN本文是港理工&达摩院张磊团队在image-to-image translation方面继3DLUT之后的又一力作。本文创造性的将拉
一、文献梳理1、背景传统方法的问题:双三次插值预处理增大计算量,同时导致图像出现伪影(常规流程:下采样缩小图像-还原图像大小-超分辨率重构)L2 loss函数会产生模糊的预测高分辨重建时都基于一个上采样完成,增加了大尺度因子的困难,不能在多个分辨率下生成中间的SR预测2、研究成果1)意义提出一种拉普拉斯金子网络结构,每一级金子结构以粗糙分辨的图作为输入(低分辨输入,很多方法是利用放大后的图像
 目录一、图像金字塔二、高斯金字塔三、拉普拉斯金字塔一句话总结:上采样: 图像放大(长宽放大2倍)【pyrUp】下采样:图像缩小(长宽缩小一半)   【pyrDown】高斯金字塔:下采样(先高斯平滑,然后去除偶数行和偶数列)拉普拉斯金字塔:本层图像减去先缩小(pyrDown)后再放大(pyrUp)的图像的一系列图像构成的,得到的其实是原始像素值减去估计值得到的差值&n
1.图像金字塔本文将主要介绍 图像金字塔中的 两类常见图像金字塔:高斯金字塔与拉普帕金字塔1.1 图像金字塔简介图像金字塔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。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像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
图像金字塔原理(一)图像缩小(先高斯模糊,再降采样,需要一次次重复,不能一次到底)(二)图像扩大(先扩大,再卷积或者使用拉普拉斯金字塔图像金字塔介绍图像金字塔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。简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的。进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用resize函数进行缩放,后者效果更好。这里只是对图像金字
同一图像具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔(因为它们被保存在堆叠中,底部最大图像,顶部最小图像看起来像金字塔)。 图像金字塔应用于处理同一图像的不同分辨率的图像图像金字塔操作的是图像的像素问题。 1、学习目标 如何使用Python和OpenCV的Image Pyramids。 使用图像金字塔 来做图像缩放 2、使用的函数方法 图像金字塔有两种。 1)高斯金字塔: cv2.pyrDown()
1.GCN概述CNN处理图像或者视频数据中像素点(pixel)是排列成成很整齐的矩阵 GCN 中的 Graph 是指数学(图论)中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图GCN的本质目的就是用来提取拓扑图的空间特征1.1.拉普拉斯矩阵拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix) ,主要应用在图论中,作为一个图的矩阵表示。对于图 G=(V,E),其Laplacian 矩阵的定义为 L=D-A,其中L
2、拉普拉斯金字塔融合  图像金字塔方法的原理是:将参加融合的的每幅图像分解为多尺度的金字塔图像序列,将低分辨率的图像在上层,高分辨率的图像在下层,上层图像的大小为前一层图像大小的1/4。层数为0,1,2……N。将所有图像金字塔在相应层上以一定的规则融合,就可得到合成金字塔,再将该合成金字塔按照金字塔生成的逆过程进行重构,得到融合金字塔。这个总的思路就是一下所有基于金字塔融合的算法过程,不同点就
1、图像金字塔 图像金字塔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
原创 2021-07-16 17:16:10
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1.图像金字塔图像金字塔结构,即对图像进行一定比例的缩放,从而得到一系列不同尺寸的样本图像序列,在缩放过程中一般采用线性差值等方法,在缩放的同时可以加入滤波、模糊等处理,常见的形式有: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
使用高斯金字塔拉普拉斯金字塔重构的主要思想就是:高斯金字塔中的内容在高斯模糊并且下采样的过程中会丢失信息,而为了重构出和原图像相差不大的图像,我们则希望能够用某种方式将建立高斯金字塔过程中丢失的信息给保存下来。后来人们想到使用拉普拉斯金字塔来保存这些信息。拉普拉斯金字塔中每层都是高斯金字塔中相邻2层的残差图,也就是相邻2层之间丢失的信息。算法简述将原图作为高斯金字塔的第一层,然后使用高斯模糊并下
《Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution》笔记,有什么理解错误的地方,欢迎大家指正。首先,先看摘要和结论:大概知道这篇paper的关键字:LapSRN,逐步重建,多尺度预测,新的loss函数,反卷积层…摘要:我们提出了拉普拉斯金字塔超分辨率网络(LapSRN),逐步重建高分辨率图像的子带残差。在金
本文主要阐明两个问题,第一,什么是拉普拉斯金字塔,第二,如何用拉普拉斯金字塔图像的细节增强。1、拉普拉斯金字塔是如何构建的G0是原始图像,Gn是上一层Gn-1层图像高斯模糊下采样的图像。在构建拉普拉斯金字塔时,最顶层LPn就是高斯金字塔的最顶层Gn。其他层图像LPn-1是Gn-1图像减去Gn插值后的图像,插值后图像大小与Gn-1相同。那么问题来了,为什么这样就是拉普拉斯金字塔呢,好像跟拉普拉斯
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