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理论

参考文章链接:https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/124350723

1. 图像金字塔的概念：
   从上往下（采样点越来越多）：上采样
   从下往上（采样点越来越少）：降采样

• 我们在图像处理中常常会调整图像的大小， 最常见的就是放大（zoom in）和缩小(zoom out)， 尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小， 但是这里我们介绍图像金字塔
• 一个图像金字塔是一系列图像的集合， 最底下的一张图像尺寸最大， 最上方的图像尺寸最小， 从空间结构来看， 就是一个古代的金字塔形状

2. 高斯金字塔

• 用来对图像进行降采样, 也就是缩小图像 (降采样的过程中会有信息丢失，再上采样回去不会得到原图像)
• 高斯金字塔 是从底向上， 逐层降采样得到
• 降采样之后图像大小：原图像M * N , 降采样之后为M/2 * N/2, 面积变为原图的1/4， 它其实就是对图像删除偶数的行与列
• 高斯金字塔的生成过程分为两步：①对当前层进行高斯模糊②删除当前层的偶数行与列

3. 拉普拉斯金字塔(这里只介绍一下概念，不做代码演示)

• 高斯金字塔 在降采样的过程中丢失的信息， 形成了 拉普拉斯金字塔
• 拉普拉斯金字塔 中的第 i 层，等于“ 高斯金字塔 中的第 i 层”与“ 高斯金字塔 中的第 i+1 层的向上采样结果”之差。
• 通过 拉普拉斯金字塔 ， 我们可以将降采样之后的图像尽可能的去恢复原图

4. 高斯金字塔 与 拉普拉斯金字塔 的关系

• 如下图所示：
  

相关API

• 上采样(cv::pyrUp) - zoom in 放大
• 降采样(cv::pyrDown) - zoom out 缩小
  pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols2, src.rows2)):生成的图像是原图的宽与高各放大2倍
  pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/2, src.rows/2)):生成的图像是原图的宽与高各缩小为1/2

代码示例

Mat src, dst;
src = imread(...);
//显示原图
char INPUT_WIN[] = "input image";
namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_WIN,src);
// 显示上采样之后的图
char OUTPUT_UP_WIN[] = "sample up";
pyrUp(src, dst, Size(src.cols*2, src.rows*2));
namedWindow(OUTPUT_UP_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
/imshow(OUTPUT_UP_WIN, dst);
// 显示降采样之后的图
Mat temp_down;
char OUTPUT_DOWN_WIN[] = "sample down";
pyrDown(src, temp_down, Size(src.cols/2, src.rows/2));
namedWindow(OUTPUT_DOWN_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(OUTPUT_DOWN_WIN, temp_down);

效果截图：
上采样：

加上降采样，三个一起显示：