對輸入影象實現金字塔的reduce操作就會生成不同解析度的影象、對這些影象進行金字塔expand操作，然後使用reduce減去expand之後的結果就會得到影象拉普拉斯金字塔影象。舉例如下：
輸入影象g(0)g(0)減去expand(g(1))得到的結果就是兩次高斯模糊輸出的不同，所以l0稱為dog（高斯不同）、它約等於log所以又稱為拉普拉斯金字塔。所以要求的影象的拉普拉斯金字塔，首先要進行金字塔的reduce操作，然後在通過expand操作，最後相減得到拉普拉斯金字塔影象。金字塔reduce操作生成 g(1), g(2), g(3)
拉普拉斯金字塔：
l0 = g(0)-expand(g(1))
l1 = g(1)-expand(g(2))
l2 = g(2)–expand(g(3))
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拉普拉斯金字塔融合
影象金字塔方法的原理是 將參加融合的的每幅影象分解為多尺度的金字塔影象序列，將低解析度的影象在上層，高解析度的影象在下層，上層影象的大小為前一層影象大小的1 4。層數為0,1,2 n。將所有影象的金字塔在相應層上以一定的規則融合，就可得到合成金字塔，再將該合成金字塔按照金字塔生成的逆過程進行重構，得...
高斯金字塔與拉普拉斯金字塔（python實現）
一 高斯金字塔 高斯金子塔的思路非常簡單，就是將原始影象當作金子塔的最底層，然後進行按影象長寬各減少二分之一，面積減少四分之一，進行下取樣。在進行下取樣之前需要進行高斯濾波。import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt d...
opencv之拉普拉斯運算元 Laplacian
理論知識 邊緣確定是由相鄰畫素點變化巨大原理鎖定的，sobel是求取一階導數，一階導數越大變化率越快，在一階導最大時也就是一階導數曲線最高點確定邊緣。在二階微分的時候，最大變化處的值為零 一階導數處於曲線頂峰 即邊緣是零值。通過二階導數計算，依據此理論我們可以計算影象二階導數，提取邊緣 c api ...