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图像与拉普拉斯金字塔混合会产生不好的图像

是因为拉普拉斯金字塔是一种图像金字塔，用于图像的分解和重建。它通过将图像进行多次降采样和上采样操作，得到一系列不同分辨率的图像。而混合图像时，将不同分辨率的图像进行加权叠加，以达到图像融合的效果。

然而，由于拉普拉斯金字塔中的图像是通过差值计算得到的，混合时可能会导致图像细节的丢失和失真。这是因为拉普拉斯金字塔中的每一层图像都包含了原始图像与上一层图像上采样后的图像之间的差异，这些差异可能包含了图像的高频细节信息。当不同分辨率的图像进行混合时，这些细节信息可能会被模糊或丢失，导致最终的混合图像质量下降。

为了解决这个问题，可以考虑使用其他图像融合方法，如基于权重的融合、基于混合模式的融合等。这些方法可以更好地保留图像的细节信息，并且在融合过程中更加灵活和可控。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，包括图像识别、图像处理、图像搜索等。其中，图像处理服务可以帮助用户对图像进行滤镜、美颜、裁剪、缩放等操作，提供了丰富的图像处理功能。您可以通过腾讯云图像处理服务来实现图像融合等需求。

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opencv学习笔记python实现图像金字塔（高斯金字塔与拉普拉斯金字塔）

使用拉普拉斯金字塔时，图像必须是2^n*2*m 使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔 这两种过程是图片缩小与放大缩小 reduce = 高斯模糊 + 降采样（pyrDown）放大 expand...= 扩大（升采样/pyrUp） + 卷积 #-*-coding:utf-8 -*- import cv2 as cv #高斯金字塔 def pyramid_image(image): cv.imshow...("yuan",image) level = 3#金字塔的层数 temp = image.copy()#拷贝图像 pyramid_images = [] for i in...dst) cv.imshow("pyramid"+str(i), dst) temp = dst.copy() return pyramid_images #拉普拉斯金字塔...pyramid_image(image) level = len(pyramid_images) for i in range(level-1, -1, -1):#数组下标从0开始 i从金字塔层数

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数码相机内的图像处理-图像采样与金字塔

如果采样率不足，那么就会产生开篇所展示的图像上那种混叠现象，这种条纹我们称作为摩尔纹 ? 其实，除了以上这种空域上的混叠，在视频中如果摄像机的快门速度不够，那么还会产生时域上的混叠现象。...要想从金字塔中不失真的恢复原始图像，可以用到拉普拉斯金字塔。在拉普拉斯金字塔中，除了最上层之外存放的不再是图像本身，而是层与层之间的图像差异，而只有最上层保留了图像的直流分量，如下图所示： ?...拉普拉斯金字塔的构建过程如下： ? 而从其中恢复出原始图像的方法也很简单： ? 由于拉普拉斯金字塔中存放了图像的差异，这种差异是很稀疏的，所以可以用于图像压缩过程，大大减少信息的尺寸。...为什么对图像做模糊并下采样的金字塔叫做拉普拉斯金字塔？实际上，是利用了如下图所示原理，来用图像和其高斯滤波后的图像的差异来代替了直接对图像做拉普拉斯滤波，从而节省计算量。 ?...总结这篇帖子先介绍了图像的混叠现象，然后阐述了采样与混叠现象的关系，以及如何消除混叠。最后介绍了图像的两种金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔。下面的脑图总结了本章的关键内容。感谢你的阅读。 ?

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基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题（一）

算法第一步：输入两个相同大小，位深的图像，通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B。　　...算法第二步：选择下低频部分的融合规则，这里的低频部分，其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据，这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的下采样版本，反应了基本的图像轮廓和信息。...高频代表了图像的边缘和细节，当然也可能是噪音。高频部分的数据保存在各自拉普拉斯金字塔的除最顶层外的层中（最顶层和高斯金字塔的最顶层共享数据）。...第一，高斯金字塔用byte是毫无疑问的，第二，前面说了，严格的拉普拉斯金字塔是有负数的，但是我们考虑到一个这个负数大于-127的可能性是非常小的，这种情况可能会在二值图像中出现，而二值图的处理算法中能用到金字塔吗...高频部分如果选择绝对值最大的方案代码也是很简单的： /// 基于系数绝对值取大的融合策略进行拉普拉斯金字塔图像融合。

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 高斯金字塔中的高层次（低分辨率）是通过去除低层次（高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。然后，高层的每个像素由底层的5个像素贡献高斯权重形成。...下面的图片是在前面的情况下从最小的图片创建的金字塔的3级。将其与原始图像进行比较。 拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔形成的。这方面没有专属函数。拉普拉斯金字塔图像只像边缘图像。它的大部分元素都是零。...它们被用于图像压缩。拉普拉斯金字塔中的一个层次是由高斯金字塔中该层次与高斯金字塔中其上层的扩展版本之间的差异形成的。一个拉普拉斯金字塔的三个层次看起来如下（对比度被调整以增强内容）。...使用金字塔进行图像混合 金字塔的一个应用是图像混合。例如，在图像拼接中，你需要将两幅图像堆叠在一起，但由于图像之间的不连续性，可能看起来不好看。...找到苹果和橙子的高斯金字塔（在这个特定的例子中，级别数为6）。 3. 从高斯金字塔中，找到它们的拉普拉斯金字塔 4. 现在将苹果的左半边和橙子的右半边分别加入到拉普拉斯金字塔的各个层次中。 5.

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GAN的发展系列三（LapGAN、SRGAN）

，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。...原始GAN的公式为： ? CGAN的公式为： ? 2、拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔就是图像在尺度空间中不断上采样的结果，高斯金字塔就是图像在尺度空间中不断下采样的结果。...先构建高斯金字塔，对图像I0进行连续K次下采样，得到 ? 则第K层的拉普拉斯金字塔为 ? 其他层的拉普拉斯金字塔为： ? 拉普拉斯金字塔第k层等于高斯金字塔第k层减去高斯金字塔第k+1层的上采样。...用拉普拉斯金字塔来恢复图像： ?...通常图像超分辨算法是采用重建超分辨图像和真实图像之间的均方误差MSE作为目标函数，优化MSE从而提高PSNR，但是MSE和PSNR的值并不能很好的表示视觉效果的好坏，下图中PSNR值最高的视觉并不好。

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拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。

4、我们并不是直接用这些权重进行合成，而是对原序列图像进行高斯拉普拉斯金字塔分解（利用其中的拉普拉斯数据），对各序列对应的归一化权重做高斯金字塔分解。...然后重构拉普拉斯金字塔，重构的规则为：　　　　即对合成后各层拉普拉斯金字塔数据，用每个序列的权重的高斯金字塔数据乘以对应的拉普拉斯金字塔数据，然后累加。就如此简单。　　...在比如金字塔的分解和重构时，高斯金字塔我们也用byte类型记录，拉普拉斯金字塔考虑到有负数以及数据的范围，可以用signed short类型来记录。 ...3、对于金字塔分解和重构，要从原理上进行优化，详见：SSE图像算法优化系列二十六:和时间赛跑之优化高斯金字塔建立的计算过程。 ...在SSE图像算法优化系列二十九：基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题（一）一文中使用的融合方法，实际上也是可以应用于多图的融合的，只不过这个时候低频的融合方式就不能是选择哪一个图了

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【从零学习OpenCV 4】图像金字塔

1 02 拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔与高斯金字塔正好相反，高斯金字塔通过底层图像构建上层图像，而拉普拉斯是通过上层小尺寸的图像构建下层大尺寸的图像。...拉普拉斯金字塔具有预测残差的作用，需要与高斯金字塔联合一起使用，假设我们已经有一个高斯图像金字塔，对于其中的第i层图像（高斯金字塔最下面为第0层），首先通过下采样得到一尺寸缩小一半的图像，即高斯金字塔中的第...i+1层或者不在高斯金字塔中，之后对这张图像再进行上采样，将图像尺寸恢复到第i层图像的大小，最后求取高斯金字塔第i层图像与经过上采样后得到的图像的差值图像，这个差值图像就是拉普拉斯金字塔的第i层图像，整个过程的流程如图...完成高斯金字塔的构建之后，我们从上到下取出高斯金字塔中的每一层图像，如果取出的图像是高斯金字塔的最上面一层，则先将其下采样再上采样，之后求取从高斯金字塔中取出的图像与上采样后的图像的差值图像作为拉普拉斯金字塔的最上面一层...如果从高斯金字塔中取出的第i层不是最上面一层，则直接对高斯金字塔中第i+1层图像进行上采样，并计算高斯金字塔第i层图像与上采样结果的差值图像，将差值图像作为拉普拉斯金字塔的第i层。

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Android OpenCV（十三）：图像金字塔

高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔与高斯金字塔正好相反，高斯金字塔通过底层图像构建上层图像，而拉普拉斯是通过上层小尺寸的图像构建下层大尺寸的图像。...拉普拉斯金字塔具有预测残差的作用，需要与高斯金字塔联合一起使用，假设我们已经有一个高斯图像金字塔，对于其中的第i层图像（高斯金字塔最下面为第0层），首先通过下采样得到一尺寸缩小一半的图像，即高斯金字塔中的第...i+1层或者不在高斯金字塔中，之后对这张图像再进行上采样，将图像尺寸恢复到第i层图像的大小，最后求取高斯金字塔第i层图像与经过上采样后得到的图像的差值图像，这个差值图像就是拉普拉斯金字塔的第i层图像。...该函数首先将原图像与内核矩阵进行卷积，内核矩阵如下所示，之后通过不使用偶数行和列的方式对图像进行下采样，最终实现尺寸缩小的下采样图像。 ? ?...高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 上面这个拉普拉斯可能看不太清，但是细看是有图像的。让图片宽度充满看看。 ?

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器。

简单的说，就是需要遍历所有高斯金字塔图像中的所有像素，根据每个像素的像素值，都由原图和某个映射函数重新计算出一个和原图一样大小的图像，然后计算该图像的拉普拉斯金字塔，如上述代码的第10行所示，注意此时的拉普拉斯金字塔只需要构建到对应的像素所在的高斯金字塔那一层就可以了...，然后呢，取该像素位置所对应临时金字塔的值作为结果图像在此位置的拉普拉斯金字塔值。...当所有层的像素都计算完成后，结果图的拉普拉斯金子塔就构建完成了，这个时候结果图像就可以由拉普拉斯金字塔重构出。...*N大小图像的拉普拉斯金字塔(N*N+N*N)次，会让算法根本无法使用。...，GaussPyramidT是临时的高斯金字塔数据，IM_ClampF是个裁剪限幅函数，主要是为了让数据不产生溢出，实际测试好像不限幅也没什么大的问题。

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OpenCV金字塔图像分辨率重建与融合

图像高斯金字塔 图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式...拉普拉斯金字塔 对输入图像实现金字塔的reduce操作就会生成不同分辨率的图像、对这些图像进行金字塔expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果就会得到图像拉普拉斯金字塔图像。...所以要求的图像的拉普拉斯金字塔，首先要进行金字塔的reduce操作，然后在通过expand操作，最后相减得到拉普拉斯金字塔图像。 ?...拉普拉斯金字塔图像重建我们从拉普拉斯金字塔的定义知道，拉普拉斯金字塔的每一层都是一个高斯分差图像（DOG），以第L0层为例： 拉普拉斯金子图 L0 层 = 原图 – expand（高斯金字塔G1层）...上图左侧是对两幅输入图像生成高斯金子图，在最小分辨率的时候对他们进行图像融合生成一个低分辨率版本的融合图像，同时生成它们的拉普拉斯金字塔的融合图像，右侧的图像是根据低分辨率版本的融合图像以及它们的拉普拉斯差分图像

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【python-opencv】图像金字塔

1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 1、高斯金字塔 高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）是通过删除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。...下面的图像是3层的金字塔从最小的图像在前面的情况下创建。 2、拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔由高斯金字塔形成。没有专用功能。拉普拉斯金字塔图像仅像边缘图像。它的大多数元素为零。它们用于图像压缩。...拉普拉斯金字塔的层由高斯金字塔的层与高斯金字塔的高层的扩展版本之间的差形成。拉普拉斯等级的三个等级如下所示（调整对比度以增强内容）： ?...要求：拉普拉斯金字塔时，图像大小必须是2的n次方*2的n次方，不然会报错。...只需完成以下步骤即可：加载苹果和橙子的两个图像查找苹果和橙子的高斯金字塔（在此示例中，级别数为6）在高斯金字塔中，找到其拉普拉斯金字塔 然后在每个拉普拉斯金字塔级别中加入苹果的左半部分和橙子的右半部分

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Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing

在对输入图像去雾之后，双三次向上缩放到它们的原始尺寸不足以估计丢失的信息。为了能够获得高分辨率图像，我们采用了基于拉普拉斯金字塔的简单上采样方法。...为了减少图像质量在缩小和放大过程中的恶化，我们利用了拉普拉斯金字塔，它是通过使用高分辨率模糊图像创建的。...为了获得高分辨率去杂图像，我们用去杂低分辨率图像改变了拉普拉斯金字塔的顶层，并像往常一样执行拉普拉斯向上缩放过程。...拉普拉斯金字塔的这种基本用法在清洁过程中特别保留了模糊图像的大部分边缘，并在放大阶段提高了SSIM值。拉普拉斯放大是处理高分辨率图像时可选的后处理步骤。...除了循环感知一致性损失和拉普拉斯金字塔作为后处理步骤之外，我们的网络类似于原始的CycleGAN架构。在拉普拉斯金字塔的最高级别，由于网络的要求，我们将图像缩放到256 × 256像素的分辨率。

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图像金字塔分层算法

这里的向下与向上采样，是对图像的尺寸而言的（和金字塔的方向相反），向上就是图像尺寸加倍，向下就是图像尺寸减半。而如果我们按上图中演示的金字塔方向来理解，金字塔向上图像其实在缩小，这样刚好是反过来了。...拉普拉斯金字塔工作原理：如果想放大图像，则需要通过向上取样操作得到，具体做法如下：将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，...获得 “新增像素”的近似值得到的图像即为放大后的图像，但是与原来的图像相比会发觉比较模糊，因为在缩放的过程中已经丢失了一些信息，如果想在缩小和放大整个过程中减少信息的丢失，这些数据形成了拉普拉斯金字塔...也就是说，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的。 ? 关于图像金字塔非常重要的一个应用就是实现图像分割。...由每一级高斯金字塔像采样扩展后的图像，即下图为经过插值滤波器后的金字塔图像： ? 将高斯金字塔减去插值滤波后的金字塔，得到拉普拉斯金字塔图像如下图： ?

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泊松图像编辑

第二：在金字塔的上层，两个图像的融合会使得在原图像中相隔较远的像素的信息混叠到一起，这有时候会是不正确的行为。...因此用人类语言描述上面的泊松方程，即是 f的拉普拉斯滤波结果和g的拉普拉斯滤波结果一致，且f的边界值和f*的边界值一致。 ? 源论文中的关键公式为： ?...这意味着对于f和g的每个像素的拉普拉斯算子作用结果都一致： ? 由于拉普拉斯算子是这样的： ? 所以就是： ? 注意这里g是已知量，f是需要求取的函数，其中仅有边界值是已知的。...这里我讲讲CMU课程中提到的一种方法，它的关键是将上述泊松方程表示为线性向量形式Af=b ? 等号的右边是图像g中每一个像素的拉普拉斯滤波结果∆gp，这很容易理解。...未知函数f的每个元素构成了等号左边的列向量。而系数矩阵A则描述了最关键的f的拉普拉斯滤波算子。

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构建图像金字塔：探索 OpenCV 的尺度变换技术

这个概念在计算机视觉中非常有用，因为它允许我们在不同尺度下检测和分析图像中的特征。图像金字塔主要有两种类型：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔用于图像的尺度缩小，而拉普拉斯金字塔用于重建图像。...在本博客中，我们将重点关注高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的构建。为什么需要图像金字塔？图像金字塔具有多种应用，包括： 1 ....构建拉普拉斯金字塔 除了高斯金字塔，还有拉普拉斯金字塔。拉普拉斯金字塔用于重建图像。...我们使用 cv2.pyrUp 函数将较低分辨率的图像放大，并通过 cv2.subtract 函数计算拉普拉斯差，将其添加到拉普拉斯金字塔中。...最后，我们使用 Matplotlib 显示拉普拉斯金字塔中的图像。效果图：图像金字塔的应用现在，让我们看一下如何应用图像金字塔来检测不同尺度下的图像中的特征。

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器

简单的说，就是需要遍历所有高斯金字塔图像中的所有像素，根据每个像素的像素值，都由原图和某个映射函数重新计算出一个和原图一样大小的图像，然后计算该图像的拉普拉斯金字塔，如上述代码的第10行所示，注意此时的拉普拉斯金字塔只需要构建到对应的像素所在的高斯金字塔那一层就可以了...，然后呢，取该像素位置所对应临时金字塔的值作为结果图像在此位置的拉普拉斯金字塔值。...当所有层的像素都计算完成后，结果图的拉普拉斯金子塔就构建完成了，这个时候结果图像就可以由拉普拉斯金字塔重构出。　　...*N大小图像的拉普拉斯金字塔（N*N+N*N)次，会让算法根本无法使用。...，但效果不好，虽有一定的细节增强效果，但0层的影响太强烈。

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AISP之Tone Mapping | HDR中智能色调映射

提出了一个图像自适应的可学习局部拉普拉斯滤波器，用于高效地保留局部边缘细节，当与图像自适应的3D LUT结合使用时，表现出显著的有效性。...☠️ 神经网络结构 LLF-LUT的模型架构如下所示。给定输入的 16 位 HDR 图像，我们首先将其分解为自适应拉普拉斯金字塔，从而产生高频分量和低频图像的集合。...与全局色调操纵的结合：在全局色调操纵阶段，图像自适应的3D LUTs用于调整低频图像，而局部拉普拉斯滤波器（LLF）则用于细化高频分量中的边缘细节。...与3D LUT的结合：在论文中，局部拉普拉斯滤波器与图像自适应的3D LUT结合使用。...金字塔重建过程：在拉普拉斯金字塔的重建过程中，局部拉普拉斯滤波器被用来逐步细化高频分量。这种细化过程是自适应的，因为它依赖于从低频图像和边缘图（由Canny边缘检测器提取）中学习到的参数值图。

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

有两种类型的金字塔经常出现在文献和应用当中：高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样（主要） 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像...Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。二：拉普拉斯金字塔 在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。...在使用拉普拉斯金字塔操作中，实际上也就实现了上采样的过程 ①：首先，将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充(0) ②：使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得 “新增像素”...三：实现的结果注：拉普拉斯金字塔时，图像大小必须是2的n次方*2的n次方或图像长和宽相等，不然会报错！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！...四：引用材料一：OpenCV文档图像金字塔 - OpenCV 2.3.2 documentationwww.opencv.org.cn 二：图像金字塔（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔）图像金字塔

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

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Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔图像梯度 Canny算法边缘提取

拉普拉斯算子三、Canny算法边缘提取一、图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。...我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。...拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。...# 采样的图像又赋给temp 接着降采样 return pyramid_images # 拉普拉斯金字塔 # 由高斯金字塔可以构建拉普拉斯金字塔 def lapalian_demo(image...ddepth：输出图像深度 dst：参数表示输出与src相同大小和相同通道数的图像 ksize：用于计算二阶导数滤波器的孔径大小，大小必须是正数和奇数。

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