Howtosignalprocessing
Une fois que nous avons une image floue à n'importe quel niveau de la pyramide gaussienne et de la pyramide laplacienne correspondante, nous pouvons reconstruire l'image d'origine par l'ajout successif de composants de fréquence plus élevés à différents niveaux.
- Pouvons-nous récupérer l'image d'origine en augmentant?
- Comment une pyramide laplacienne est-elle construite?
- Qui sont des avantages des pyramides laplaciennes sur les pyramides gaussiennes?
- Qu'est-ce que le mélange pyramidal?
Pouvons-nous récupérer l'image d'origine en augmentant?
Cela dépend de l'ordre de l'échantillonnage et de la réduction des effectifs. Si la commande est correcte, alors vous ne jetez rien et vous devriez donc en principe être en mesure de reconstruire l'image.
Comment une pyramide laplacienne est-elle construite?
Une pyramide laplacienne est une représentation d'image invertible linéaire composée d'un ensemble d'images passe-bande, espacées d'une octave séparées, plus un résidu à basse fréquence. Formellement, laissez. être une opération de réduction des réductions qui brouille et décime une image J × J, c'est donc une nouvelle image de taille j / 2 × j / 2 .
Qui sont des avantages des pyramides laplaciennes sur les pyramides gaussiennes?
La pyramide gaussienne fournit une représentation de la même image à plusieurs échelles, en utilisant des techniques de filtrage et de décimation simples de passe-passe. La pyramide laplacienne fournit une représentation grossière de l'image ainsi qu'un ensemble d'images détaillées (composants de passe-bande) à différentes échelles.
Qu'est-ce que le mélange pyramidal?
Le mélange d'image pyramide fonctionne en mélangeant les pyramides laplaciennes de deux photos d'entrée: Page 2 Utilisation de la pyramide gaussien d'une image "masque" comme alpha mat: Le résultat de ce mélange est une nouvelle pyramide laplacien à partir de laquelle nous pouvons reconstruire une résolution complète , version mixte des photos d'entrée.
