使用liner、feather、multiband对已经拼接的数据进行融合（下）

理解mulitband。所谓的mulitband，其实就是一种多尺度的样条融合，其实现的主要方法就是laplace金字塔。

高斯金字塔是向下采样，而laplace金字塔式向上采样（也就是恢复），采用的都是差值的方法。如何能够在金字塔各个层次上面进行图像的融合，结果证明是相当不错的。网络上面流传的一个类解释了这个问题，并且能够拿来用：

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

#include <vector>

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>

#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>

using namespace cv;

#ifdef _DEBUG

#define new DEBUG_NEW

#endif

#define DllExport _declspec (dllexport)

/*

1.设计一个mask（一半全1，一半全0），并计算level层的gaussion_mask[i]；

2.计算两幅图像每一层的Laplacian[i]，并与gaussion_mask[i]相乘，合成一幅result_lapacian[i]；

3.对两幅图像不断求prydown，并把最高层保存在gaussion[i],与gaussion_mask[i]相乘，合成一幅result_gaussion;

4,对result_gaussion不断求pryup，每一层都与result_lapacian[i]合成，最后得到原-图像大小的融合图像。

*/

class LaplacianBlending { 

private: 

                Mat_<Vec3f> top; 

                Mat_<Vec3f> down; 

                Mat_<); 

                                maskGaussianPyramid.clear(); 

                                Mat currentImg; 

                                 //blendMask就是掩码

                                cvtColor(blendMask, currentImg, CV_GRAY2BGR); //store color img of blend mask into maskGaussianPyramid  

                                maskGaussianPyramid.push_back(currentImg); //0-level  

                                currentImg = blendMask; 

                                 for (int l=1; l<levels+1; l++) { 

                                                Mat _down; 

                                                 if (topLapPyr.size() > l) 

                                                                pyrDown(currentImg, _down, topLapPyr[l].size()); 

                                                 else 

                                                                pyrDown(currentImg, _down, topHighestLevel.size()); //lowest level  

                                                Mat down; 

                                                cvtColor(_down, down, CV_GRAY2BGR); 

                                                maskGaussianPyramid.push_back(down); //add color blend mask into mask Pyramid  

                                                currentImg = _down; 

                                } 

                } 

                 //创建laplacian金字塔

                 void buildLaplacianPyramid(const Mat& img, vector<Mat_<Vec3f>; l<levels; l++) { 

                                                Mat down,up; 

                                                pyrDown(currentImg, down); 

                                                pyrUp(down, up,currentImg.size()); 

                                                Mat lap = currentImg - up;  //存储的就是残D差

                                                lapPyr.push_back(lap); 

                                                currentImg = down; 

                                } 

                                currentImg.copyTo(HighestLevel); 

                } 

                Mat_<Vec3f> reconstructImgFromLapPyramid() { 

                                 //将左右laplacian图像拼成的resultLapPyr金字塔中每一层  

                                 //从上到下插值放大并相加，即得blend图像结果  

                                Mat currentImg = resultHighestLevel; 

                                 for (int l=levels-1; l>=0; l--) { 

                                                Mat up; 

                                                pyrUp(currentImg, up, resultLapPyr[l].size()); 

                                                currentImg = up + resultLapPyr[l]; 

                                } 

                                 return currentImg; 

                } 

                 void blendLapPyrs() { 

                                 //获得每层金字塔中直接用左右两图Laplacian变换拼成的图像

                                 //一半的一半就是在这个地方计算的。 是基于掩模的方式进行的.

                                resultHighestLevel = topHighestLevel.mul(maskGaussianPyramid.back()) + 

                                                downHighestLevel.mul(Scalar(1.0,1.0,1.0) - maskGaussianPyramid.back()); 

                                 for (int l=0; l<levels; l++) { 

                                                Mat A = topLapPyr[l].mul(maskGaussianPyramid[l]); 

                                                Mat antiMask = Scalar(1.0,1.0,1.0) - maskGaussianPyramid[l]; 

                                                Mat B = downLapPyr[l].mul(antiMask); 

                                                Mat_<Vec3f> blendedLevel = A + B; 

                                                resultLapPyr.push_back(blendedLevel); 

                                } 

                } 

public: 

                LaplacianBlending( const Mat_<Vec3f>& _top, const Mat_<Vec3f>& _down, const Mat_<); 

                 return lb.blend(); 

} 

DllExport double aValue =1.5;

DllExport int dlladd()

{

                 return;

}

DllExport int dlladd( int a,int b)

{

                 return a+b;

}

DllExport cv::Mat imagetest()

{

                cv::Mat image1= cv::imread( "C:\\apple.png",1);

                cv::Mat image2= cv::imread( "C:\\orange.png",1);

                Mat_<Vec3f> t; image1.convertTo(t,CV_32F,1.0/255.0); //Vec3f表示有三个通道，即 [row][column][depth]  

                Mat_<Vec3f> d; image2.convertTo(d,CV_32F,1.0/255.0); 

                Mat_<.0);                 //将m全部赋3值为a0  

                 //m(Range::all(),Range(0,m.cols/2)) = 1.0;    //原来初始的掩码是在这里

                m(Range(0,m.rows/2),Range::all())=1.0;

                Mat_<Vec3f> blend = LaplacianBlend(t,d, m); 

                imshow( "blended",blend); 

                 return blend;

}

需要注意的是， m(Range(0,m.rows/2),Range::all())=1.0表明了原始图像的掩码，这个掩码就是那个分界的地方。

比如比如：

;

永达实际的项目上面，应该是这样。

在使用这种方法进行大规模拼接的时候，主要是两个问题

一个是效果，在上面的那个橘子苹果的例子中，只有前景的颜色有变化，实际上其它几个地方色彩亮度变化不是很大。但是对于实际情况下的拼接来说，亮度有变化，比较难以处理。

二是效率。laplacian需要大量的过程，造成结果内存的需求很大，一时半会很难优化好。multband看来只能够在符合要求的简单拼接中去实现使用。

来自为知笔记(Wiz)