高斯金字塔重构图像matlab

在MATLAB中进行高斯金字塔重构图像的步骤如下：

1.读取原始图像，并将其转换为灰度图像。

2.构建高斯金字塔，包括多级高斯模糊和下采样。

3.从高斯金字塔的最底层开始，将每个层次的图像进行上采样，并用高斯卷积核进行模糊处理。

4.将上一级的图像和当前级别的图像进行相加，得到重构的图像。

5.重复步骤3和4，直到重构到最高层。

以下是MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
img = imread('test.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 构建高斯金字塔
level = 5; % 金字塔层数
% 下采样因子
downsample_factor = 2;
% 构建高斯金字塔
pyr = gauss_pyramid(gray_img, downsample_factor, level);

% 从最底层开始重构图像
reconstructed_img = pyr{level+1};
for i = level:-1:1
    % 上采样
    upsampled_img = imresize(reconstructed_img, size(pyr{i}), 'bicubic');
    % 高斯模糊
    kernel_size = 2*ceil(2*downsample_factor) + 1;
    kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, downsample_factor);
    blurred_img = imfilter(pyr{i}, kernel, 'conv', 'symmetric', 'same');
    % 相加得到重构的图像
    reconstructed_img = upsampled_img + blurred_img;
end

% 显示原始图像和重构图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(reconstructed_img));
title('Reconstructed Image');

% 构建高斯金字塔函数
function pyr = gauss_pyramid(img, downsample_factor, level)
pyr = cell(1, level+1);
pyr{1} = img;
for i = 1:level
    % 下采样
    pyr{i+1} = imresize(pyr{i}, 1/downsample_factor, 'bicubic');
    % 高斯模糊
    kernel_size = 2*ceil(2*downsample_factor) + 1;
    kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, downsample_factor);
    pyr{i+1} = imfilter(pyr{i+1}, kernel, 'conv', 'symmetric', 'same');
end
end

这段代码中，`gauss_pyramid`函数用于构建高斯金字塔，`reconstructed_img`变量保存重构后的图像。