Python圖像處理之圖像金字塔詳解
一.圖像金字塔原理
上一篇文章講解的圖像采樣處理可以降低圖像的大小,本文將補充圖像金字塔知識,瞭解專門用於圖像向上采樣和向下采樣的pyrUp()和pyrDown()函數。
圖像金字塔是指由一組圖像且不同分別率的子圖集合,它是圖像多尺度表達的一種,以多分辨率來解釋圖像的結構,主要用於圖像的分割或壓縮。一幅圖像的金字塔是一系列以金字塔形狀排列的分辨率逐步降低,且來源於同一張原始圖的圖像集合。如圖10-1所示,它包括瞭四層圖像,將這一層一層的圖像比喻成金字塔。圖像金字塔可以通過梯次向下采樣獲得,直到達到某個終止條件才停止采樣,在向下采樣中,層級越高,則圖像越小,分辨率越低[1-2]。
生成圖像金字塔主要包括兩種方式:
- 向下取樣
- 向上取樣
在圖中,將圖像G0轉換為G1、G2、G3,圖像分辨率不斷降低的過程稱為向下取樣;將G3轉換為G2、G1、G0,圖像分辨率不斷增大的過程稱為向上取樣。
二.圖像向上取樣
在圖像向上取樣是由小圖像不斷放圖像的過程。它將圖像在每個方向上擴大為原圖像的2倍,新增的行和列均用0來填充,並使用與“向下取樣”相同的卷積核乘以4,再與放大後的圖像進行卷積運算,以獲得“新增像素”的新值。如圖10-2所示,它在原始像素45、123、89、149之間各新增瞭一行和一列值為0的像素。
在OpenCV中,向上取樣使用的函數為pyrUp(),其原型如下所示:
dst = pyrUp(src[, dst[, dstsize[, borderType]]])
– src表示輸入圖像,
– dst表示輸出圖像,和輸入圖像具有一樣的尺寸和類型
– dstsize表示輸出圖像的大小,默認值為Size()
– borderType表示像素外推方法,詳見cv::bordertypes
向上取樣的代碼如下所示:
# -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #讀取原始圖像 img = cv2.imread('lena-small.png') #圖像向上取樣 r = cv2.pyrUp(img) #顯示圖像 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('PyrUp', r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
輸出結果如圖10-3所示,它將原始圖像擴大為原圖像的四倍。
多次向上取樣的代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #讀取原始圖像 img = cv2.imread('lena-small.png') #圖像向上取樣 r1 = cv2.pyrUp(img) r2 = cv2.pyrUp(r1) r3 = cv2.pyrUp(r2) #顯示圖像 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('PyrUp1', r1) cv2.imshow('PyrUp2', r2) cv2.imshow('PyrUp3', r3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
輸出結果如圖10-4所示,每次向上取樣均為上次圖像的四倍,但圖像的清晰度會降低。
三.圖像向下取樣
在圖像向下取樣中,使用最多的是高斯金字塔。它將對圖像Gi進行高斯核卷積,並刪除原圖中所有的偶數行和列,最終縮小圖像。其中,高斯核卷積運算就是對整幅圖像進行加權平均的過程,每一個像素點的值,都由其本身和鄰域內的其他像素值(權重不同)經過加權平均後得到。常見的3×3和5×5高斯核如下:
高斯核卷積讓臨近中心的像素點具有更高的重要度,對周圍像素計算加權平均值,如圖10-5所示,其中心位置權重最高為0.4。
在OpenCV中,向下取樣使用的函數為pyrDown(),其原型如下所示:
dst = pyrDown(src[, dst[, dstsize[, borderType]]])
– src表示輸入圖像,
– dst表示輸出圖像,和輸入圖像具有一樣的尺寸和類型
– dstsize表示輸出圖像的大小,默認值為Size()
– borderType表示像素外推方法,詳見cv::bordertypes
向下取樣的代碼如下所示:
# -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #讀取原始圖像 img = cv2.imread('nv.png') #圖像向下取樣 r = cv2.pyrDown(img) #顯示圖像 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('PyrDown', r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
輸出結果如圖10-6所示,它將原始圖像壓縮成原圖的四分之一。
多次向下取樣的代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #讀取原始圖像 img = cv2.imread('nv.png') #圖像向下取樣 r1 = cv2.pyrDown(img) r2 = cv2.pyrDown(r1) r3 = cv2.pyrDown(r2) #顯示圖像 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('PyrDown1', r1) cv2.imshow('PyrDown2', r2) cv2.imshow('PyrDown3', r3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
輸出結果如圖10-7所示,每次向下取樣均為上次的四分之一,並且圖像的清晰度會降低。
四.總結
本文主要講解圖像金字塔處理,包括圖像向上取樣和向下取樣。需要註意,向上取樣放大後的圖像比原始圖像要模糊,而每次向下取樣會刪除偶數行和列,它會不停地丟失圖像的信息。此外,向上采樣和向下采樣不是互逆的操作,經過兩種操作後,是無法恢復原始圖像的。
以上就是Python圖像處理之圖像金字塔詳解的詳細內容,更多關於Python圖像金字塔的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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