引入

一般情況下，我們要處理是一副具有固定分辨率的圖像,但是有些情況下，需要對同一圖像的不同分辨率的子圖像進行處理。比如，我們要在一幅圖像中查找某個目標，比如臉，我們不知道目標在圖像中的尺寸大小,這種情況下，我們需要創建創建一組圖像，這些圖像是具有不同分辨率的原始圖像。

圖像金字塔簡介

圖像金字塔是圖像中多尺度表達的一種，最主要用于圖像的分割，是一種以多分辨率來解釋圖像的有效但概念簡單的結構。圖像金字塔最初用于機器視覺和圖像壓縮，一幅圖像的金字塔是一系列以金字塔形狀排列的分辨率逐步降低，且來源于同一張原始圖的圖像集合。其通過梯次向下采樣獲得，直到達到某個終止條件才停止采樣。金字塔的底部是待處理圖像的高分辨率表示，而頂部是低分辨率的近似。我們將一層一層的圖像比喻成金字塔，層級越高，則圖像越小，分辨率越低。

分類

高斯金字塔?(?Gaussian pyramid):

用來向下/降采樣，主要的圖像金字塔

高斯金字塔的生成過程：?? 對當前層進行高斯模糊；

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 刪除當前層的偶數行與列。（1/4）

高斯濾波器可以看做一個低通濾波器，那么每經過一次的高斯濾波，圖像中僅能夠保留某個頻率值以下的頻率部分，所以高斯金字塔也可以看做一個低通金字塔（每一級只保留某個頻率以下的成分）。

高斯不同：（Difference of ?Gaussian ? ? ?DOG）

定義：把同一張圖像在不同的的參數下做高斯模糊之后的結果相減，得到的輸出圖像，稱為高斯不同（DOG）

高斯不同是圖像的內在特征，在灰度圖像增強、角點檢測中經常用到。

拉普拉斯金字塔（Laplacian pyramid）

用來從金字塔低層圖像重建上層未采樣圖像，在數字圖像處理中也即是預測殘差，可以對圖像進行最大程度的還原，配合高斯金字塔一起使用。??????

在進行高斯金字塔運算時，由于不斷的進行高斯濾波和下采樣，我們丟失了很多高頻信號，而拉普拉斯金字塔的目的就是保存這些高頻信號，保存這些高頻信號所采用的方式就是保存差分圖像。比如，拉普拉斯金字塔的第０層，就是原始圖像和原始圖像下采樣（Reduce）后再次上采樣（Expand）的圖像的差值。

拉普拉斯金字塔可以看做一個帶通濾波器，在每一級都保留了圖像某個頻率值附近的成分

圖像金字塔的應用：

在低尺度下可以看清楚很多細節，在高尺度下可以看到輪廓

1、構造特征時適應尺度變化。尺度空間達到『尺度不變性』。

2、增加特征維度，構造高維特征；

3、在一些邊緣檢測算法里面，為了忽略比較弱的邊，也會利用尺度空間來進行降采樣，高斯濾波大部分時候可以被理解成某種去噪/平滑操作，其實也是尺度空間思想。

4、尋找點特征時，有時候希望找到的點在整個尺度空間里都是很強的，不是那種在最開始還是一個比較強的特征點，尺度高了之后這個特征點就消失了。希望只處理那些從始至終都比較堅挺的特征點，那就可以在金字塔的頂層提取特征點，然后只是在下面的層進行局部搜索驗證。增強魯棒性、提升算法運行的速度。
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參考鏈接：

https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9273643.html

https://blog.csdn.net/zhu_hongji/article/details/81536820

https://www.jianshu.com/p/e3570a9216a6

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于图像金字塔的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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