什么是图像的尺度空间?
比如用baidu地图的放大缩小查看国家地区信息,这个放大缩小就涉及到图片的尺度信息。
为什么需要尺度空间?
视觉系统处理这些图片时,这些图片来自于未知的一些场景,未知的尺度,未知的角度等噪声影响下,我们为了克服这些困难,就需要建立相应的尺度空间
怎么样去建立尺度空间?
通过不同方差的高斯和去做卷积
结论:通过高斯和获取图像的尺度空间
高斯窗口和高斯方差之间的关系:
高斯窗口(winsize)= 2*(3*方差(sigma))+ 1; sigma 也称为尺度因子
随着高斯窗口的减小即高斯方差的减小,我们获取到的轮廓信息更加的详细。
因此 此时图像的表示可以引用到三维空间中即x,y,sigma,记为I(x,y,sigma).
测试代码:
#include <iostream> #include <sstream> #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" using namespace std; #define SCALESIZE 20 int main(int argc, char* argv[]) { IplImage* src; src = cvLoadImage("E:\\study_opencv_video\\lesson20_1\\test1.jpg",0); int winSize[SCALESIZE],i; IplImage* scaleImage[SCALESIZE]; IplImage* edgeImage[SCALESIZE]; char filename[256]; char filename2[256]; winSize[0] = 3; scaleImage[0]=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1); edgeImage[0]=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1); for( i=1;i<SCALESIZE;i++) { winSize[i] = winSize[i-1]+2; scaleImage[i]=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1); edgeImage[i]=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1); } for(i=0;i<SCALESIZE;i++) { cvSmooth(src,scaleImage[i],CV_GAUSSIAN,winSize[i],winSize[i]); cvCanny(scaleImage[i], edgeImage[i], 30, 90, 3); } //保存图像 for(i=0;i<SCALESIZE;i++) { string s1 = "scale_"; string jpg = ".jpg"; stringstream ss; ss << s1; ss << i; ss << jpg; ss >> filename; //sprintf(filename,"scale_%d.jpg",i); cvSaveImage(filename,scaleImage[i]); ss.clear(); string s2 = "edge_"; ss << s2; ss << i; ss << jpg; ss >> filename2; cvSaveImage(filename2,edgeImage[i]); } for(i=0;i<SCALESIZE;i++) { cvReleaseImage(&scaleImage[i]); cvReleaseImage(&edgeImage[i]); } cvReleaseImage(&src); return 0; }
作者:小村长 出处:http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享,但请务必声明文章出处。 (新浪微博:小村长zack, 欢迎交流!)