Image Pyramid Processing and Its Applications.

一、尺度调整

即对源图像的尺寸进行缩放变换，在OpenCV中可以调用函数**resize()**将其精准地转换为目标尺寸。其中用于缩减图像时应采用区域插值方法（如CV INTR_AREA），而用于扩增时则较为常用线性内插法（如CV_INTER_LINEAR）。该函数可用于执行基本的尺度变换操作。至于即将介绍的图象金字塔技术，则在特征检测等领域扮演着十分重要的角色；

Opencv里面的API介绍:

void resize(src,dst,size,int interpolation) //确定图像缩放时的插值方法，默认采用线性插值方法

二、图像金字塔（Image Pyramid）

图像金字塔 是一种在图像中实现多尺度表达的关键手段，在实际应用中主要用于分割任务。它作为一种基于多分辨率分析的有效工具虽然概念简单却蕴含着深刻的意义。最初应用于机器视觉领域以及图像压缩技术中一幅典型的应用场景是一幅图像是通过一系列梯次降低分辨率并保留细节信息的方式构成的这种层次化的表示方式被称为金字塔结构其生成过程主要是通过对原始图像是进行逐层降采样操作直到满足特定终止条件时才停止采样过程最终形成一个由高到低不等尺度表示组成的层次化数据结构其中金字塔基底对应原始高分辨率图像是原始细节的主要载体而顶端则代表低分辨率下的整体轮廓特征。

常见两类图像金字塔

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