图像金字塔分解与图像金字塔重构

资 源 简 介

图像金字塔分解与图像金字塔重构

详 情 说 明

图像金字塔是一种经典的图像多尺度表示方法，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。其核心思想是通过不同分辨率层级来捕捉图像的特征，既能保留全局信息又能关注局部细节。

在图像金字塔分解过程中，通常会采用高斯金字塔或拉普拉斯金字塔结构。高斯金字塔通过逐层降采样和滤波实现，每一层都是前一层图像的模糊和缩小版本。而拉普拉斯金字塔则存储了不同尺度间的差异信息，这对后续的图像重构至关重要。

图像金字塔重构是分解的逆过程。利用金字塔各层存储的信息，通过上采样和插值操作逐步恢复原始图像。特别是拉普拉斯金字塔重构时，通过逐层叠加高频细节，能够实现高质量的重建效果。

Matlab为实现这类算法提供了便利的工具箱函数，如impyramid可用于构建高斯金字塔，而自定义滤波和插值函数则能灵活控制分解与重构过程。通过合理设置金字塔层数和采样系数，开发者可以平衡计算效率和图像质量。

这种多尺度分析方法在图像融合、超分辨率重建和特征提取等任务中表现优异，其层级结构天然契合人类视觉系统对图像的理解方式。