在數(shù)字圖像處理中，向上采樣（upsampling）和向下采樣（downsampling）是兩種常見(jiàn)的操作，用于改變圖像的分辨率。

向上采樣（Upsampling）：
向上采樣是指增加圖像的分辨率，通常通過(guò)插值方法在圖像中插入新的像素來(lái)實(shí)現(xiàn)。常見(jiàn)的插值方法包括最近鄰插值、雙線性插值和雙三次插值等。通過(guò)向上采樣，可以增加圖像的細(xì)節(jié)和清晰度，但同時(shí)也增加了圖像的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間。

向下采樣（Downsampling）：
向下采樣是指降低圖像的分辨率，通常通過(guò)從圖像中刪除一些像素來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些被刪除的像素通常是通過(guò)取樣的方式進(jìn)行選擇。向下采樣可以減少圖像的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間，但也可能導(dǎo)致信息丟失和圖像質(zhì)量下降。

常用函數(shù)

pyrDown( )

先對(duì)圖像進(jìn)行高斯平滑，再進(jìn)行降采樣

void pyrDown(InputArray src,  //src：輸入的圖像，可以是單通道或多通道圖像，數(shù)據(jù)類(lèi)型為 CV_8U, CV_16U, CV_32F 等。OutputArray dst,    //dst：輸出的圖像，將縮小一半的結(jié)果存儲(chǔ)在這里，和輸入圖像具有相同的類(lèi)型和通道數(shù)。const Size& dstsize = Size(),  //dstsize：可選參數(shù)，輸出圖像的尺寸。如果不指定，默認(rèn)為輸入圖像尺寸的一半。int borderType = BORDER_DEFAULT //可選參數(shù)，用于指定圖像邊界的填充方式，默認(rèn)為 BORDER_DEFAULT。);

代碼示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main() {Mat image = imread("input.jpg");if (image.empty()) {cout << "無(wú)法讀取圖像文件" << endl;return -1;}Mat downsampled_image;pyrDown(image, downsampled_image);imshow("Original Image", image);imshow("Downsampled Image", downsampled_image);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

pyrUp( )

先對(duì)圖像進(jìn)行升采樣然后再進(jìn)行高斯平滑

void cv::pyrUp(InputArray src,  //輸入圖像，即待進(jìn)行向上采樣的圖像?？梢允?Mat 類(lèi)型的對(duì)象或者其他支持 OpenCV 輸入數(shù)組協(xié)議的對(duì)象。OutputArray dst,  //輸出圖像，即向上采樣后的圖像。這是一個(gè)可選參數(shù)，如果不提供，pyrUp() 函數(shù)會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)合適尺寸的輸出圖像。const Size& dstsize = Size(),  // 輸出圖像的尺寸，作為可選參數(shù)。如果指定了這個(gè)參數(shù)，那么輸出圖像的尺寸會(huì)根據(jù) dstsize 來(lái)確定，而不是根據(jù)輸入圖像來(lái)確定。int borderType = BORDER_DEFAULT  //邊界擴(kuò)展類(lèi)型，作為可選參數(shù)。它指定了在進(jìn)行向上采樣時(shí)如何處理輸入圖像的邊界。
);

代碼示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {// 讀取圖像Mat image = imread("input.jpg");// 使用 pyrUp() 函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行向上采樣Mat upsampled_image;pyrUp(image, upsampled_image);// 顯示原始圖像和向上采樣后的圖像imshow("Original Image", image);imshow("Upsampled Image", upsampled_image);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

圖像金字塔

圖像金字塔操作是一種多尺度表示的圖像處理技術(shù)，它將原始圖像分解成一系列不同尺度的圖像。
每個(gè)尺度上的圖像都是通過(guò)對(duì)前一層圖像進(jìn)行降采樣或上采樣得到的。

圖像金字塔可以分為兩類(lèi)：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。

高斯金字塔：

高斯金字塔是通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行下采樣得到的。下采樣是將圖像的尺寸縮小一倍，同時(shí)降低圖像的分辨率。這一過(guò)程可以重復(fù)多次，形成一個(gè)金字塔狀的圖像序列，其中每一層圖像都比上一層圖像尺寸減小一半。
高斯金字塔的每一層圖像都是通過(guò)對(duì)上一層圖像進(jìn)行模糊（平滑）和下采樣得到的。模糊操作使用了高斯濾波器，可以平滑圖像并減少噪聲。

拉普拉斯金字塔：

拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔的不同層之間的差值構(gòu)成的。每個(gè)層的圖像與其下一層的上采樣圖像之間進(jìn)行相減操作得到差值圖像。這樣得到的差值圖像包含了原始圖像在不同尺度上的細(xì)節(jié)信息。
圖像金字塔常用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的許多任務(wù)，如特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、圖像配準(zhǔn)和圖像融合等。通過(guò)在不同尺度上對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以更好地捕捉到圖像中的不同尺度的特征和結(jié)構(gòu)信息，并提供更豐富的圖像描述。