OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合

一.原理说明

拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。
一幅小图像重建为一幅大图原理：用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像即为 LP 分解图像。

拉普拉斯金字塔实际上是通过计算图片先下采样再上采样后的结果和原图片的残差来保存缺失信息的，公式为：
L ( i ) = G ( i ) − P y r U p ( G ( i + 1 ) ) L(i) = G(i) - PyrUp(G(i + 1))
L(i)=G(i)−PyrUp(G(i+1))

也就是说，拉普拉斯金字塔实际上是由上面的残差图片组成的金字塔，它为还原图片做准备。
求得每个图像的拉普拉斯金字塔后需要对相应层次的图像进行融合，最终还原图像。
拉普拉斯金字塔可以精确还原图片信息。
还原图像的过程就是重构的过程。

二.代码实战

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