图像的Laplace金字塔分解与重构算法

资 源 简 介

图像的Laplace金字塔分解与重构算法

详 情 说 明

Laplace金字塔是一种多尺度图像表示方法，常用于图像处理中的细节提取和图像融合。它的核心思想是通过高斯金字塔的差分运算来捕捉不同尺度下的图像特征。

分解过程：首先构建高斯金字塔，对原始图像重复进行高斯模糊和下采样，得到一系列分辨率递减的图像。然后对每一层高斯金字塔图像进行上采样和模糊操作，并与前一层图像做差分，得到Laplace金字塔的各层分量。

重构过程：从最高层（最粗糙层）开始，将Laplace金字塔的每一层分量与经过上采样的下一层图像相加，逐步向上重构，最终恢复出原始图像。

特点：Laplace金字塔保留了图像在不同尺度下的高频细节信息，这使得它在图像增强、融合和压缩等领域非常有用。通过选择性组合不同尺度的分量，可以实现灵活的图像处理效果。