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圖像金字塔，關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

來源：整理 時間：2023-09-02 12:08:28 編輯：智能門戶 手機版

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1，關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

SIFT算法就是用不同尺度（標(biāo)準(zhǔn)差）的高斯函數(shù)對圖像進(jìn)行平滑，然后比較平滑后圖像的差別，差別大的像素就是特征明顯的點。

關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

2，影像金字塔結(jié)構(gòu)的介紹

影像金字塔結(jié)構(gòu)指在同一的空間參照下，根據(jù)用戶需要以不同分辨率進(jìn)行存儲與顯示，形成分辨率由低到高、數(shù)據(jù)量由小到大的金字塔結(jié)構(gòu)。影像金字塔結(jié)構(gòu)用于圖像編碼和漸進(jìn)式圖像傳輸，是一種典型的分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，適合于柵格數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)的多分辨率組織，也是一種柵格數(shù)據(jù)或影像數(shù)據(jù)的有損壓縮方1。

影像金字塔結(jié)構(gòu)的介紹

3，高斯圖像金字塔的介紹

對于大小為 的圖像 ，高斯金字塔 由 的幾個分辨率減小的高斯圖像 組成。其中，代表金字塔的級數(shù)。 圖像 的大小為 。

高斯圖像金字塔的介紹

4，圖像金字塔除了sift算法之外還有什么應(yīng)用

尺度空間的目的是『見森林又能見樹木』，墨跡一點的解釋就是，在低尺度下可以看清楚很多細(xì)節(jié)，在高尺度下可以看到輪廓。在目標(biāo)檢測領(lǐng)域，圖像中的物體通常很可能是遠(yuǎn)近不一，大小不一的，可以利用金字塔來檢測不同尺度下的物體。但同時你也可以使用不同大小的sliding window在原圖上做檢測。在SIFT提取的時候，因為template上的局部特征跟目標(biāo)圖像上的實際特征可能存在尺度上的差異，使用尺度空間是為了達(dá)到『尺度不變性』。我覺得前不久出來的DSP-SIFT其實也是進(jìn)一步利用尺度空間來構(gòu)造更強的descriptor的例子。在一些邊緣檢測算法里面，為了忽略比較弱的邊，也會利用尺度空間來進(jìn)行降采樣（對，高斯濾波大部分時候被理解成某種去噪/平滑操作，其實也是尺度空間思想）。在一些基于特征的分類和識別問題里面，也有尺度空間的影子。比如基于高維LBP的人臉識別，其中LBP直方圖的提取方式就蘊含有尺度空間的思想。尺度空間的想法其實非常直觀（當(dāng)然證明它為什么那樣構(gòu)造可能會比較費事），但是因為尺度空間的構(gòu)造和操作往往也是算法里面比較費時的地方，所以針對性的優(yōu)化也應(yīng)該說一下。比如前面說的目標(biāo)檢測，有些情況下目標(biāo)的變化尺度范圍實際上是非常有限的，此時應(yīng)該適當(dāng)?shù)脑O(shè)定尺度的數(shù)量，來減少不必要的計算量。比如你可以只降采樣三次，你也可以降采樣八次，去最上面的三個尺度。后者的好處是……快。比如OpenCV里SIFT的實現(xiàn)默認(rèn)是上采樣一次，降采樣至無法再縮小為止。很多時候你其實不需要這么精細(xì)的特征點或這么high level的特征點，也許稍微改一下參數(shù)就可以優(yōu)化一些速度回來。這里也需要提一下SURF的反向模擬尺度空間的思路，跟上面提到的高維LBP的思路如出一轍。在點特征里面，有時候你希望你的點在整個尺度空間里都是很強的，不是那種在最開始還是一個比較強的特征點，尺度高了之后這個特征點就消失了。你希望你只處理那些從始至終都比較堅挺的特征點，那你就可以在金字塔的頂層提取特征點，然后只是在下面的層進(jìn)行局部搜索驗證……這樣你可以一邊提取著非常魯棒的descriptor，一邊還快如閃電……視覺里面很多看似直觀且簡單的東西往往有層出不窮用法，除了這金字塔，還有比如直方圖，比如二值化，比如卷積，比如積分圖，比如距離變換……等等等等。雖然都不是什么高級的東西，一但用到巧處，也耐人尋味啊。

5，cad畫三維金字塔

命令：PYRAMID，棱椎體建模。
很抱歉，回答者上傳的附件已失效
建立正方形“面域”，將面域“拉伸”成正方體，然后用“刨切”。

6，影像金字塔

基本概念 影像金字塔是柵格數(shù)據(jù)集的簡化的分辨率（Reduced Resolution）圖像的集合，通過影像重采樣方法，建立一系列不同分辨率的影像圖層，每個圖層分別存儲，并建立相應(yīng)的空間索引機制，從而提高縮放瀏覽影像時的顯示速度。為減小影像的傳輸數(shù)據(jù)量和優(yōu)化顯示性能，有時需要為影像建立影像金字塔。 實現(xiàn)原理 影像金字塔是按照一定規(guī)則生成的一系列分辨率由細(xì)到粗的圖像的集合。影像金字塔技術(shù)通過影像重采樣方法，建立一系列不同分辨率的影像圖層，每個圖層分割存儲，并建立相應(yīng)的空間索引機制，從而提高縮放瀏覽影像時的顯示速度。如下圖所示的影像金字塔，底部是影像的原始最高分辨率的表示，為512×512圖像分辨率，越往上的影像的分辨率越小，分別為256×256，128×128，頂部是影像金字塔的最低分辨率的圖像64×64，因此這個影像金字塔共有4層，即4個等級的分辨率。顯然影像的圖像分辨率越高，影像金字塔的等級越多。對于圖像分辨率為2a×2b的（a>b）影像，SuperMap中將會為其建立（b-6）+1層的金字塔。 為影像建立了影像金字塔之后，以后每次瀏覽該影像時，系統(tǒng)都會獲取其影像金字塔來顯示數(shù)據(jù)，當(dāng)您將影像放大或縮小時，系統(tǒng)會自動基于用戶的顯示比例尺選擇最合適的金字塔等級來顯示該影像。 金字塔只能針對原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)建。一次只能給一個數(shù)據(jù)集創(chuàng)建金字塔，如果想再次創(chuàng)建，需要將已創(chuàng)建的金字塔刪除。瀏覽創(chuàng)建影像金字塔后的柵格數(shù)據(jù)集時，實際上時在訪問已創(chuàng)建的金字塔。如下圖所示在不同的比例尺下金字塔的建立過程。建立影像金字塔可以顯著地提高影像縮放顯示渲染的速度和性能，但是同時影像金字塔的建立會增加數(shù)據(jù)集的存儲空間，即增大影像數(shù)據(jù)集所在數(shù)據(jù)源文件的大小，這是因為建立的影像金字塔實際上就是影像在不同分辨率下的圖像的集合，這些不同分辨率下的圖像都和數(shù)據(jù)一起存儲在數(shù)據(jù)源文件中，從而增大了數(shù)據(jù)源文件的大小。而且柵格數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量越大建立金字塔的時間越長，影像金字塔的存儲空間也就越大，但是會為以后的影像瀏覽節(jié)約了更多的時間，所以對于海量影像數(shù)據(jù)，創(chuàng)建金字塔不失為一種優(yōu)化效率的選擇。 影像文件存儲格式是集成了影像壓縮及高效的影像金字塔技術(shù)的數(shù)據(jù)格式，因而可以超快速地顯示影像數(shù)據(jù)，與影像數(shù)據(jù)大小基本無關(guān)，即使在很低配置的機器上也能非常流暢地對海量影像數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。

7，請教遙感影像金字塔是干嘛用的

遙感影像金字塔用于機器視覺和圖像壓縮，一幅遙感影像的金字塔是一系列以金字塔形狀排列的分辨率逐步降低的影像集合。金字塔的底部是待處理影像的高分辨率表示，而頂部是低分辨率的近似。當(dāng)向金字塔的上層移動時，尺寸和分辨率就降低。如需詳細(xì)，可參考“圖像金字塔”

8，圖像金字塔重構(gòu)與增強

圖像金字塔方法的原理是：將參加融合的的每幅圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，將低分辨率的圖像在上層，高分辨率的圖像在下層，上層圖像的大小為前一層圖像大小的1/4。層數(shù)為0,1,2……N。將所有圖像的金字塔在相應(yīng)層上以一定的規(guī)則融合，就可得到合成金字塔，再將該合成金字塔按照金字塔生成的逆過程進(jìn)行重構(gòu)，得到融合金字塔。這個總的思路就是一下所有基于金字塔融合的算法過程，不同點就在于分解構(gòu)造的金字塔不同，每層的融合規(guī)則不一樣，重構(gòu)的方法不同而已。金字塔方法最先實現(xiàn)了這種思想，之后小波方法進(jìn)一步完善和發(fā)展了這種多尺度融和的思想。 N為拉普拉斯金字塔頂層的層號LPl是拉普拉斯金字塔分解的第L層圖像。由LP0，LP1、LP2…LPN構(gòu)成的金字塔即為拉普拉斯金字塔。它的每一層L0圖像是高斯金字塔本層G0圖像與其高一層圖像G1經(jīng)內(nèi)插放大后圖像 G1的差，此過程相當(dāng)于帶通濾波，因此拉普拉斯金字塔又稱為帶通金字塔分解。 　　內(nèi)插方法：opencv中有實現(xiàn)的函數(shù)pyrup?？梢缘玫?G1。然后在兩個函數(shù)作差，相減就可以得到拉普拉斯金字塔。 　　求得每個圖像的拉普拉斯金字塔后需要對相應(yīng)層次的圖像進(jìn)行融合，具體的融合規(guī)則有，取大、取小，等等。 圖像拉普拉斯金字塔分解的目的是將源圖像分別分解到不同的空間頻帶上，融合過程是在各空間頻率層上分別進(jìn)行的，這樣就可以針對不同分解層的不同頻帶上的特征與細(xì)節(jié)，采用不同的融合算子以達(dá)到突出特定頻帶上特征與細(xì)節(jié)的目的。即有可能將來自不同圖像的特征與細(xì)節(jié)融合在一起。 則其他層次圖像的融合結(jié)果為： 在得到金字塔各個層次的融合圖像LF1、LF2、LFN后。通過前面的重構(gòu)，便可得到最終的融合圖像。 　第二種融合規(guī)則： 采用最高層系數(shù)取平均，其余各層系數(shù)絕對值取大的融合策略進(jìn)行融合。融合后圖像的系數(shù)（灰度值）越接近較清晰圖像的灰度值就說明融合效果好。

9，數(shù)學(xué)知道的做一下啦

將所截得的圖像看成兩部分（正金字塔、倒金字塔） 假設(shè)正方體邊長為m 則：可算出兩個金字塔體積=2*底面積*高*1/3=m3/6
這個題目出的不正規(guī)，相鄰面的中心這個說法規(guī)范嗎？面有中心嗎？按照你的意思連夜不是八面體
八面體中心面是正方形 S=(√2a/2)^2=1/2a^2 上下兩個四棱錐 H=a v=1/3sH=a^3/6

10，Halcon中creatshapemodel函數(shù)中金字塔的級數(shù)是什么意思 問

最樸素的圖像匹配方法是，在目標(biāo)圖像中，逐點移動模版，并計算相似度（不考慮目標(biāo)圖像旋轉(zhuǎn)、縮放、傾斜等情況）。這無疑是一個非常耗時的工作，因此，為了能夠在圖像中實時找到模板，有必要提出能夠進(jìn)一步提高搜索速度的方法。 為了得到一個更快的搜索策略，我們注意到模板匹配的運行時間的復(fù)雜度取決于需要檢查的平移數(shù)量，也就是位姿的數(shù)量。另外，算法復(fù)雜度還取決于模板中點的數(shù)量，因此，為了提高算法速度，我們需要試圖減少需要檢查的位姿數(shù)量以及模板中點的數(shù)量。由于一般情況下模板非常大，因此其中一種提高速度的方法就是首先只考慮圖像和模板中問隔為 i 的點集，此時可以得到模板的大概位姿．隨后使用間隔更小的點集在這個大概的位姿周圍進(jìn)行進(jìn)一步搜索得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。這種策略就相當(dāng)于對模板和圖像進(jìn)行二次抽樣。由于二次抽樣可能導(dǎo)致鋸齒效應(yīng)，因此這并不是一個好的策略，它可能由于鋸齒效應(yīng)造成某些模板的實例的遺漏。必須利用平滑圖像來消除鋸齒影響。另外，一般情況下圖像多次縮小2倍比直接縮小大于2倍的效果更好。將圖像與模板多次縮小2倍建立起來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被稱為圖像金字塔。從附圖中可以看出，為什么將這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用圖像金字塔來命名：我們將圖像從大到小依次向上堆放。由于每層圖像的寬高都比上層減半，因此形成了金字塔形狀。（無法上圖，圖像匹配的更詳細(xì)內(nèi)容參看《機器視覺算法與應(yīng)用》http://baike.baidu.com/view/2018049.htm#1 ）
我。。知。。道加。。我。。私。。聊
文章TAG：圖像金字塔關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

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