jsvascript影像處理—(電腦視覺應用)影像金字塔

前言
上一篇文章，我們講解了邊緣梯度計算函數，這篇文章我們來瞭解影像金字塔。

影像金字塔？
影像金字塔被廣泛用於電腦視覺應用中。
影像金字塔是一個映像集合，集合中所有的映像都源於同一個原始映像，而且是通過對原始映像連續降採樣獲得的。

常見的影像金字塔有下面兩種：
•高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用來向下採樣
•拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用來從金字塔低層映像重建上層未採樣映像

高斯金字塔

類似金字塔一樣，高斯金字塔從底層原始圖逐漸向下採樣，越來越小。

那麼如何擷取下一層映像呢？
首先，和高斯核心卷積：

然後，將所有偶數行列刪掉。
可見，這樣下一級映像約為上一級的1/4。

那麼向上變換如何變換呢？
首先先將圖片行列擴大為原來的兩倍，然後將添加的行列用0填充。
最後用剛剛的高斯核心乘以4後卷積。

高斯金字塔實現 複製代碼 代碼如下:var pyrDown = function(__src, __dst){
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
var width = __src.col,
height = __src.row,
dWidth = ((width & 1) + width) / 2,
dHeight = ((height & 1) + height) / 2,
sData = __src.data,
dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA),
dstData = dst.data;
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0),
mData = withBorderMat.data,
mWidth = withBorderMat.col;
var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j;
var kernel = [1, 4, 6, 4, 1,
, 16, 24, 16, 4,
, 24, 36, 24, 6,
, 16, 24, 16, 4,
, 4, 6, 4, 1
];
for(i = dHeight; i--;){
dOffsetI = i * dWidth;
for(j = dWidth; j--;){
for(c = 3; c--;){
newValue = 0;
for(y = 5; y--;){
offsetY = (y + i * 2) * mWidth * 4;
for(x = 5; x--;){
nowX = (x + j * 2) * 4 + c;
newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[y * 5 + x]);
}
}
dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 256;
}
dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (j * 2 + 2) * 4 + 3];
}
}
}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};

dWidth = ((width & 1) + width) / 2,
dHeight = ((height & 1) + height) / 2
這裡面a & 1等同於a % 2，即求除以2的餘數。
我們實現時候沒有按照上面的步驟，因為這樣子效率就低了，而是直接建立一個原矩陣1/4的矩陣，然後卷積時候跳過那些要被刪掉的行和列。

下面也一樣，建立後卷積，由於一些地方一定是0，所以實際卷積過程中，核心有些元素是被忽略的。 複製代碼 代碼如下:var pyrUp = function(__src, __dst){
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
var width = __src.col,
height = __src.row,
dWidth = width * 2,
dHeight = height * 2,
sData = __src.data,
dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA),
dstData = dst.data;
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0),
mData = withBorderMat.data,
mWidth = withBorderMat.col;
var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j;
var kernel = [1, 4, 6, 4, 1,
, 16, 24, 16, 4,
, 24, 36, 24, 6,
, 16, 24, 16, 4,
, 4, 6, 4, 1
];
for(i = dHeight; i--;){
dOffsetI = i * dWidth;
for(j = dWidth; j--;){
for(c = 3; c--;){
newValue = 0;
for(y = 2 + (i & 1); y--;){
offsetY = (y + ((i + 1) >> 1)) * mWidth * 4;
for(x = 2 + (j & 1); x--;){
nowX = (x + ((j + 1) >> 1)) * 4 + c;
newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[(y * 2 + (i & 1 ^ 1)) * 5 + (x * 2 + (j & 1 ^ 1))]);
}
}
dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 64;
}
dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (((j + 1) >> 1) + 2) * 4 + 3];
}
}
}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};