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我已经实现了一种使用普通 C++ 进行无缝混合的图像混合方法。现在我想将此代码转换为 GPU（使用 OpenGL ES 2 着色器用于移动设备）。基本上，该方法为每个图像创建高斯和拉普拉斯金字塔，然后从低分辨率到顶部组合（另见 Burt 等人 1983 年的论文“拉普拉斯金字塔作为紧凑图像代码”）。

我的问题是拉普拉斯金字塔级别可以有负值，但我的设备不支持浮点或整数类型纹理（例如使用 ORB_texture_float 扩展）。

我已经在寻找处理基于 GPU 的金字塔的论文，但没有找到真正有用的东西。

  1. 如何为 GPU 有效地实现这样的金字塔？
  2. 是否可以在不迭代前面的级别的情况下计算高斯/拉普拉斯金字塔级别？

问候，

编辑 似乎没有“好”的方法可以在 GPU 上完全计算拉普拉斯金字塔，除了使用不支持有符号类型（例如 ARB_texture_float）或大于当图像的数据范围在 [0..255] 之间时的字节。我的拉普拉斯金字塔在带有 ARB_texture_float 扩展的 GPU 上完美运行，但没有扩展（以及一些压缩范围的调整），由于范围压缩，金字塔会“错误”。

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  1. 如果您的纹理是无符号整数，那么实现拉普拉斯金字塔最安全的方法是存储两个金字塔 - 一个金字塔包含拉普拉斯的梯度幅度，另一个金字塔存储该位置像素的符号。

  2. 是的。高斯或拉普拉斯金字塔中的任何级别都具有基于您要计算的 sigma 值的封闭形式解决方案。考虑以 sigma = (2/3) 的间隔计算的 LoG 金字塔的基本情况。金字塔的第一层有 sigma 2/3，只需用 5x5 LoG 滤波器与 sigma 2/3 进行卷积即可生成。使用相同滤波器的第二个卷积生成 sigma 4/3 的 LoG 图像，最后第三个具有 sigma 6/3 或 2，因此我们对图像进行二次采样以生成金字塔的下一个整数级别。如果您想计算 sigma 2 处的图像的 LoG，则不需要 sigma 2/3 和 4/3 处的级别 - 只需对图像进行一次二次采样并使用具有 sigma 1 的 LoG 滤波器进行卷积。

If you want to compute the LoG at sigma = 20, quad-subsample the image (16 pixel blocks become 1 pixel) to give you a sigma 16 image, then convolve once with a sigma 4/3 LoG filter.

于 2012-09-24T16:11:06.297 回答