一、高斯金字塔（图像尺度具有不变性）

为了让尺度体现其连续性，高斯金字塔在简单降采样的基础上加上了高斯滤波。将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊，使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像，将金字塔每层多张图像合称为一组(Octave)，金字塔每层只有一组图像，组数和金字塔层数相等，使用下列公式计算，每组含有多张(也叫层Interval)图像。另外，降采样时，高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的。

其中M，N为原图像的大小,t为塔顶图像的最小维数的对数值。如，对于大小为512512的图像，金字塔上各层图像的大小如表3.1所示，当塔顶图像为44时，n=7，当塔顶图像为2*2时，n=8。
nlevels幅不同比例的图像提取特征点总和作为这幅图像的oFAST特征点。

高斯金字塔(Gaussianpyramid) : 用来向下（图像倍数变小）采样，主要的图像金字塔。
要从金字塔第i层生成第i+1层（我们表示第i+1层为G_i+1），我们先要用高斯核对G_1进行卷积，然后删除所有偶数行和偶数列。当然的是，新得到图像面积会变为源图像的四分之一。按上述过程对输入图像G_0执行操作就可产生出整个金字塔。
高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些列下采样图像，也就是说第K层高斯金字塔通过平滑、亚采样就可以获得K+1层高斯图像，高斯金字塔包含了一系列低通滤波器，其截至频率从上一层到下一层是以因子2逐渐增加，所以高斯金字塔可以跨越很大的频率范围。金字塔的图像如下：

每一层都按从下到上的次序编号，层级 G_i+1 (表示为 G_i+1尺寸小于第i层G_i)

为了获取层级为 G_i+1 的金字塔图像，我们采用如下方法 :

<1> 对图像G_i进行高斯内核卷积

<2> 将所有偶数行和列去除

向下取样会逐渐丢失图像的信息。

resize() 函数剖析

resize( )为OpenCV中专职调整图像大小的函数。

此函数将源图像精确地转换为指定尺寸的目标图像。如果源图像中设置了ROI（Region Of Interest ，感兴趣区域），那么resize( )函数会对源图像的ROI区域进行调整图像尺寸的操作，来输出到目标图像中。若目标图像中已经设置ROI区域，不难理解resize( )将会对源图像进行尺寸调整并填充到目标图像的ROI中。

很多时候，我们并不用考虑第二个参数dst的初始图像尺寸和类型（即直接定义一个Mat类型，不用对其初始化），因为其尺寸和类型可以由src,dsize,fx和fy 这其他的几个参数来确定

C++: void resize(InputArray src,OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，输出图像，当其非零时，有着dsize（第三个参数）的尺寸，或者由src.size()计算出来。
第三个参数，Size类型的dsize，输出图像的大小;如果它等于零，由下式进行计算：

其中，dsize，fx，fy都不能为0。
第四个参数，double类型的fx，沿水平轴的缩放系数，有默认值0，且当其等于0时，由下式进行计算：
第五个参数，double类型的fy，沿垂直轴的缩放系数，有默认值0，且当其等于0时，由下式进行计算：

-第六个参数，int类型的interpolation，用于指定插值方式，默认为INTER_LINEAR（线性插值）。
可选择的插值方法有：
NTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR - 线性插值（默认值）
INTER_AREA - 区域插值（利用像素区域关系的重采样插值）
INTER_CUBIC –三次样条插值（超过4×4像素邻域内的双三次插值）
INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值（超过8×8像素邻域的Lanczos插值）

pyrDown()函数剖析

pyrDown( )函数的作用是向下采样并模糊一张图片，说白了就是缩小一张图片。

C++: void pyrDown(InputArray src,OutputArray dst, const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT)

第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，输出图像，和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，const Size&类型的dstsize，输出图像的大小;有默认值Size()，即默认情况下，由Size Size((src.cols+1)/2, (src.rows+1)/2)来进行计算，且一直需要满足下列条件：

该pyrDown函数执行了高斯金字塔建造的向下采样的步骤。首先，它将源图像与如下内核做卷积运算：

接着，它便通过对图像的偶数行和列做插值来进行向下采样操作。

在orb_slam2中，为了实现特征尺度不变性采用了图像金字塔，金字塔的缩放因子为1.2,。其思路就是对原始图形（第0层）依次进行1/1.2缩放比例进行降采样得到共计8张图片（包括原始图像），然后分别对得到的图像进行特征提取，并记录特征所在金字塔的第几层，这样得到一帧图像的特征点，如上图所示。ref:

ORBSLAM2 理论部分_高斯金字塔（二）相关推荐

python金字塔_高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的原理与python构建
高斯金字塔和拉普拉斯金字塔[1]在图像相关领域应用广泛,尤其是图像融合和图像分割方面.本文从理论和opencv实现两个方面对两种金字塔进行了介绍,并给出了二者的视觉效果. 1.高斯金字塔在计算机视觉 ...
python 高斯金字塔_Python OpenCV 之图像金字塔，高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧. 基础知识铺垫学习图像金字塔,发现网上的资料比较多,检索起来比较轻松. 图像金字塔是一张图像多尺度的表达,或者可以理解成一 ...
Python OpenCV 之图像金字塔，高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧. Python OpenCV 基础知识铺垫高斯金字塔 cv2.pyrDown 与 cv2.pyrUp 函数原型拉普拉斯金 ...
AI笔记: 计算机视觉之SIFT特征检测: 尺度空间、二维高斯函数、高斯金字塔
SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform(尺度不变特征变换),是由加拿大教授David G.Lowe在1999年发表于计算机视觉国际会议,200 ...
高斯金字塔拉普拉斯金字塔_金字塔学入门指南
高斯金字塔拉普拉斯金字塔 The topic for today is on data validation and settings management using Python type hi ...
JVM调优理论篇_二、常用垃圾回收器(JVM10种垃圾回收器)以及垃圾回收算法
JVM调优理论篇_二.常用垃圾回收器以及垃圾回收算法前言一.垃圾回收基础 1.什么场景下使用垃圾回收 2.垃圾回收发生在哪个区域? 3.对象在什么情况下会被回收?(如何判断一个对象是否该被回收) ...
原理拉普拉斯金字塔_图像金字塔（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔）
1.图像金字塔图像金字塔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. 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状 ...
opencv学习(二十六)之图像金字塔(高斯金字塔、拉普拉斯金字塔)
在进行数字图像处理时,我们可能会需要将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,这样会存在放大图像核缩小图像两种可能.opencv提供了一个真正意义上的图像所方函数resize(),但在本篇中主要学习以下使 ...
【OpenCV新手教程之十三】OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放...
本系列文章由@浅墨_毛星云出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨) ...
【OpenCV入门教程之十三】OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放
本系列文章由@浅墨_毛星云出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨) ...

ORBSLAM2 理论部分_高斯金字塔（二）

一、高斯金字塔（图像尺度具有不变性）

resize() 函数剖析

pyrDown()函数剖析

ORBSLAM2 理论部分_高斯金字塔（二）相关推荐

最新文章

热门文章