OpenCV 多分辨率融合算法

OpenCV提供了多种多分辨率融合算法，其中最常用的是拉普拉斯金字塔融合算法。该算法基于图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔进行图像融合。

具体步骤如下：
1. 首先，将两张待融合的图像构建成高斯金字塔。高斯金字塔是通过对原始图像进行不断的降采样得到的一系列图像，每一层图像都是上一层图像的一半大小。
2. 然后，对高斯金字塔的每一层图像进行拉普拉斯金字塔的构建。拉普拉斯金字塔是通过对高斯金字塔的每一层图像进行上采样得到的一系列图像，每一层图像都是原始尺寸大小。
3. 将两个输入图像的拉普拉斯金字塔进行融合。通常情况下，较高分辨率层次的图像将使用较多的细节信息，而较低分辨率层次的图像将使用较多的全局信息。
4. 最后，通过对融合后的拉普拉斯金字塔进行级联，得到最终的融合结果。

OpenCV中的函数`cv2.pyrBlend()`可以实现多分辨率融合算法。它接受两个输入图像和一个混合比例参数，返回融合后的图像。

请注意，这只是多分辨率融合算法中的一种方法，OpenCV还提供了其他一些融合算法，如图像加权平均和图像混合等。