圖像金字塔
圖像金字塔在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用比較多，上課的時(shí)候只記得老師講的一個(gè)大概的概念：圖像金字塔和普通金字塔一樣，它是一組圖像的集合。這一組圖像分辨率不一樣，它模擬人的視覺，近處看東西清楚，原處看東西模糊。不過說完這些沒有任何用，還是不知道怎么回事。下面就把這個(gè)記錄下來，沒事可以復(fù)習(xí)翻一翻。
1.高斯金字塔
高斯金字塔的建立過程是這樣的：用高斯函數(shù)對圖像進(jìn)行濾波，顯然這是一個(gè)低通濾波，得到的圖像就是一個(gè)模糊的圖像。對模糊的圖像進(jìn)行降采樣（圖像寬高變?yōu)樵瓉淼囊话悖敲淳偷玫搅私鹱炙囊粚訄D像。重復(fù)高斯模糊-降采樣，就可以依次得到一組圖像從G0, G1, G2, G3.....這就是金字塔的建立過程。
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這個(gè)金字塔的建立過程叫做Reduce過程：
Reduce過程 -
與上述過程對應(yīng)的Expand過程：
所謂Expand，就是將上述過程反過來。即對于Reduce得到的結(jié)果比如G3進(jìn)行升采樣，然后進(jìn)行高斯濾波，那么就可以得到上圖的Expand(G3)，但是此時(shí)高斯濾波卷積核值加起來為4，不是1了，因?yàn)樯蓸舆^程圖像變?yōu)樵瓉淼?倍，但是多出來像素全是0，如果濾波器卷積核值加起來還是1，那圖像整體就會(huì)變暗很多。
Expand過程
2.拉普拉斯金字塔
用第i層的高斯金字塔減去第i+1層的高斯金字塔Expand之后的結(jié)果就算拉普拉斯金字塔LP(i)。即 : LP(i) = G(i) - Expand(G(i + 1))。直觀上的理解就是降采樣過程中丟失的細(xì)節(jié)信息。高斯金字塔降采樣，升采樣函數(shù)在OpenCV里面使用示例：
pyrUp(srcImage, dstImage, Size(srcImage.cols * 2, srcImage.rows * 2));
pyrDown(srcImage, dstImage, Size(srcImage.cols / 2, srcImage.rows / 2));
3.高斯差分(DOG)金字塔
在SIFT特征提取過程中，提及到一個(gè)多尺度的高斯差分尺度空間DOG，而DOG是對LOG的一種近似（LOG具有尺度不變特性，所以SIFT特征提取用LOG算子的近似來提取特征點(diǎn)），簡化了計(jì)算。高斯差分金字塔在上述高斯金子塔的基礎(chǔ)上，對每一層進(jìn)行了不同程度的高斯模糊。然后對同一層之間不同模糊尺度的圖像進(jìn)行作差，就得到了高斯差分金字塔。
