ImagePyramidApply

ImagePyramidApply[f,pyr]

对 ImagePyramid 对象 pyr 中的所有图像应用 f.

ImagePyramidApply[f,{pyr1,pyr2,…}]

对从每个 pyri 中提取的相应层级序列应用 f.

更多信息

  • ImagePyramidApply 可一次性修改图像金字塔的所有层级的图像.
  • 图像金字塔是图像的多分辨率表示，以便有效地进行多尺度处理. 典型应用包括噪声消除、图像混合、纹理合成和高效渲染.
  • 图像金字塔由分辨率连续降低的若干图像组成. 通常，对金字塔的特定层级进行处理，然后通过逆处理重建结果.
  • ImagePyramidApply 适用于 2D 和 3D 图像金字塔.
  • 函数 f 应返回与不同的金字塔层级兼容的图像.
  • 在 ImagePyramidApply[f,{pyr1,…,pyrn}] 中，为 f 提供 n 个参数.
  • ImagePyramidApply[f,{pyr1,pyr2,…}] 适用于任意数量的彼此相称的图像金字塔.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

在几个尺度上同时应用梯度滤波器：

与在一个尺度上进行梯度滤波的结果相比， ：

应用  (5)

高效图像查看器  (1)

对较大的图像进行平移和放大需要导入和调整大量数据. ImagePyramid 通过轻松提供适当尺度的图像来解决此问题.

生成 34M 像素图像的低通图像金字塔：

几乎要花费一秒钟的时间才能将图像调整为适宜于查看的大小：

从图像金字塔中获取已调整大小的图像大约要快 100 倍：

图像金字塔确保可对较大的图像进行平滑的缩放操作：

多尺度特征检测  (3)

改变金字塔的级数和类型，以在所有尺度上检测山脊：

假定为拉普拉斯金字塔，将从所有层级提取的特征累加在一起重建图像：

进行多尺度显著性过滤处理：

对图像应用 ImageSaliencyFilter：

将显著性过滤器应用于图像金字塔的所有层级以获得多尺度结果：

假定为拉普拉斯金字塔，将所有层级的滤波器响应累加在一起，重建图像：

提取三维形体的表面：

生成缩放因子为 的高斯金字塔：

对三个尺度的图像进行脊滤波：

重建形体时通过将金字塔视为拉普拉斯金字塔，将脊滤波器的带通滤波结果累加在一起：

图像特效  (1)

合并 Werner Heisenberg 和 Erwin Schrödinger 的肖像：

不进行多尺度混合的情况下，分割两幅图像，然后合并在一起：

要想获得更满意的结果，使用图像金字塔在所有尺度上进行分割和合并：

Wolfram Research (2019)，ImagePyramidApply，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePyramidApply.html.

文本

Wolfram Research (2019)，ImagePyramidApply，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePyramidApply.html.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "ImagePyramidApply." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePyramidApply.html.

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Wolfram 语言. (2019). ImagePyramidApply. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePyramidApply.html 年

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