高斯金字塔的matlab实现.doc

对于大小为wi 的图像I，高斯金字塔Gj 由I 的几个分辨率减小的高斯图像Ii(i是下标,下同) 组成,其中，i=0,1,.,j 代表金字塔的级数. 图像Ii 的大小为 (w/2i)(h/2i).2i表示2的i次方 图像Ii 是通过对图像Ii-1(i-1是下标) 进行隔行隔列采样而得到的图.%高斯金字塔分成两步: 一对图像做高斯平滑, 二向下采样%以演示开始.后面是处理过程function memo() imbase=imread(Guas.jpg); imbase=rgb2gray(imbase); imsmooth=Guassion(imbase); im1=DownSample(imsmooth); im1=uint8(im1); imwrite(im1,128.jpg); imsmooth=Guassion(im1); im1=DownSample(imsmooth); im1=uint8(im1); imwrite(im1,64.jpg); imsmooth=Guassion(im1); im1=DownSample(imsmooth); im1=uint8(im1); imwrite(im1,32.jpg); imsmooth=Guassion(im1); im1=DownSample(imsmooth); im1=uint8(im1); imwrite(im1,16.jpg); imsmooth=Guassion(im1); im1=DownSample(imsmooth); im1=uint8(im1); imwrite(im1,8.jpg); %一%对高斯平滑分成两步: 一得到高斯平滑函数的矩阵% 二对图像做平滑操作,对图像的边界的处理方法是对称%权值之和为零function r=GuassionMatrix(delta,radius) radius=ceil(radius); n=2*radius+1; r=zeros(n,n); %tempMatrix=zeros(radius,radius); for i=-radius:radius for j=-radius:radius r(i+radius+1,j+radius+1)=exp(-(i2+j2)/2*delta2); end end; r=round(100*r); r=r/sum(sum(r); function r=Guassion(im) radius=5; delta=1; GuassionSmooth=GuassionMatrix(delta,radius); %怎样把循环优化了呢- im=double(im); m,n,z=size(im); r=zeros(m,n,z); for i=1:m for j=1:n for k=-radius:radius for l=-radius:radius x1=i+k+1; if x11 x1=x1-2*k+1; end if x1m x1=x1-2*k-1; end x2=j+l+1; if x21 x2=x2-2*l+1; end if x2n x2=x2-2*l-1; end r(i,j,:)=r(i,j,:)+im(x1,x2,:)*GuassionSmooth(k+radius+1,l+radius+1); end end end end %-%向下采样function r=DownSample(im) m,n,z=size(im)