拉普拉斯残差金字塔

资 源 简 介

拉普拉斯残差金字塔

详 情 说 明

拉普拉斯残差金字塔是一种多尺度图像分析技术，常用于图像融合等高级处理任务。它的核心思想是通过构建不同尺度的图像表示来捕捉图像的多层次特征。

与常见的高斯金字塔不同，拉普拉斯金字塔存储的是各层之间的残差信息。构建过程通常从高斯金字塔开始，通过逐层降采样获得不同尺度的图像表示。然后，将每一层的图像上采样后与原始尺寸进行比较，得到残差信息。这些残差构成了拉普拉斯金字塔的各层。

在图像融合应用中，拉普拉斯金字塔展现出独特优势。首先对两个待融合图像分别构建拉普拉斯金字塔，然后在各金字塔层进行选择性融合。这种方法的优势在于可以在不同尺度上分别处理图像特征，比如在低频层融合整体结构，在高频层保留细节特征。

值得注意的是，金字塔层间的转换关系应该是采样而非简单的缩放，而且不同层级使用的高斯核参数需要精心设计，通常随着层级加深而增大。这种多尺度分析方法不仅用于图像融合，在图像压缩、特征提取等领域也有广泛应用。