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jsvascript图像处理—(计算机视觉应用)图像金字塔

发布时间:2018-09-13 编辑:admin

前言 上一篇文章,我们讲解了边缘梯度计算函数,这篇文章我们来了解图像***。 图像***? 图像***被广泛用于计算机视觉应用中。 图像***是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得的。 常见的图像***有下面两种: •高斯***(Gaussian pyramid): 用来向下采样 •拉普拉斯***(Laplacian pyramid): 用来从***低层图像重建上层未采样图像 高斯*** 类似***一样,高斯***从底层原始图逐渐向下采样,越来越小。 那么如何获取下一层图像呢? 首先,和高斯内核卷积: 然后,将所有偶数行列删掉。 可见,这样下一级图像约为上一级的1/4。 那么向上变换如何变换呢? 首先先将图片行列扩大为原来的两倍,然后将添加的行列用0填充。 最后用刚刚的高斯内核乘以4后卷积。 高斯***实现 复制代码 代码如下: var pyrDown = function(__src, __dst){ __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ var width = __src.col, height = __src.row, dWidth = ((width & 1) + width) / 2, dHeight = ((height & 1) + height) / 2, sData = __src.data, dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA), dstData = dst.data; var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0), mData = withBorderMat.data, mWidth = withBorderMat.col; var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j; var kernel = [1, 4, 6, 4, 1, , 16, 24, 16, 4, , 24, 36, 24, 6, , 16, 24, 16, 4, , 4, 6, 4, 1 ]; for(i = dHeight; i--;){ dOffsetI = i * dWidth; for(j = dWidth; j--;){ for(c = 3; c--;){ newValue = 0; for(y = 5; y--;){ offsetY = (y + i * 2) * mWidth * 4; for(x = 5; x--;){ nowX = (x + j * 2) * 4 + c; newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[y * 5 + x]); } } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 256; } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (j * 2 + 2) * 4 + 3]; } } }else{ error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); } return dst; }; dWidth = ((width & 1) + width) / 2, dHeight = ((height & 1) + height) / 2 这里面a & 1等同于a % 2,即求除以2的余数。 我们实现时候没有按照上面的步骤,因为这样子效率就低了,而是直接创建一个原矩阵1/4的矩阵,然后卷积时候跳过那些要被删掉的行和列。 下面也一样,创建后卷积,由于一些地方一定是0,所以实际卷积过程中,内核有些元素是被忽略的。 复制代码 代码如下: var pyrUp = function(__src, __dst){ __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ var width = __src.col, height = __src.row, dWidth = width * 2, dHeight = height * 2, sData = __src.data, dst = __dst || new Mat(dHeight, dWidth, CV_RGBA), dstData = dst.data; var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, 2, 2, 0, 0), mData = withBorderMat.data, mWidth = withBorderMat.col; var newValue, nowX, offsetY, offsetI, dOffsetI, i, j; var kernel = [1, 4, 6, 4, 1, , 16, 24, 16, 4, , 24, 36, 24, 6, , 16, 24, 16, 4, , 4, 6, 4, 1 ]; for(i = dHeight; i--;){ dOffsetI = i * dWidth; for(j = dWidth; j--;){ for(c = 3; c--;){ newValue = 0; for(y = 2 + (i & 1); y--;){ offsetY = (y + ((i + 1) >> 1)) * mWidth * 4; for(x = 2 + (j & 1); x--;){ nowX = (x + ((j + 1) >> 1)) * 4 + c; newValue += (mData[offsetY + nowX] * kernel[(y * 2 + (i & 1 ^ 1)) * 5 + (x * 2 + (j & 1 ^ 1))]); } } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + c] = newValue / 64; } dstData[(j + dOffsetI) * 4 + 3] = mData[offsetY + 2 * mWidth * 4 + (((j + 1) >> 1) + 2) * 4 + 3]; } } }else{ error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); } return dst; }; 效果图

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