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このセクションでは、精巧なピラミッド画像
VII。画像ピラミッド
画像ピラミッド画像の解像度を説明するためのマルチ分類構造の効果的な単純な概念です。これは、画像分割、マシンビジョンと画像圧縮に適用されます。画像ピラミッドは徐々に解像度、及び原画像の同じセットに由来するものを減らすピラミッド形状の一連の配置です。それは、サンプリング停止しなかった終了条件に達するまで、エシュロンによって得られたダウンサンプリング。ピラミッドの底部は、処理対象の画像の高解像度の表現であり、上部は、低解像度近似です。ここで画像ピラミッドメタファーの層は、より高いレベル、画像は、解像度を下げます。
深さ： 、
幅や長さを表しています。
画像ピラミッドの1一般的なタイプ
（1）。ガウシアンpyramindガウシアンピラミッド
ダウンサンプリングのために、メイン画像ピラミッド
（2）。ラプラシアンpyramindラプラシアンピラミッド
上位層から下位層に画像が、予測残差である画像、デジタル画像処理を、サンプリングされ再構成されたピラミッド、還元度の最大値は、ガウスの使用ピラミッドと共に、画像に対して行ってもよいです。
（3）は、2つの間の差
ガウシアンピラミッドは、サンプル画像を減少させるために使用され、再構成されたサンプリングアップされたピラミッド画像からラプラシアンピラミッド画像のために使用することができます。
（4）ここでアップダウンサンプリング、画像サイズに対して（ピラミッドの方向とは反対と）である画像サイズを半分にダウン、画像サイズが、ダブルアップされています。
画像上部ピラミッドに移動される（5）は、サイズと解像度を低下させます。ピラミッド画像生成から画像にOpenCVのにpyrDownで使用することができます。従来のスルー画像PyrUpは各次元で二回拡大しました。上下ピラミッドは、それぞれ、サンプリングとOpenCVの機能pyrUp pyrDownによって達成されます。
（6）は、pyrUp及びpyrDown相反しない、すなわちダウンサンプリングよりも逆演算pyrUpことに留意されたいです。この場合、画像は最初各次元で二回元に拡張され、新しい行（偶数行）がゼロで埋め。次いで、コンボリューション（実際にはフィルタが各次元で二回元に拡大する）指定されたフィルタに「欠落」の画素の近似値を推定します。pyrDownは（）情報の機能が失われますです。原画像の解像度が高い復元するために、ダウンサンプリング動作により欠落情報を取得するために、これらのデータとラプラスピラミッドの関係が必要です。
2.ガウシアンピラミッド
（1）。ガウシアン平滑化によってガウシアンピラミッドは、サブサンプリング平滑床によってk番目のガウスピラミッドを言うことである系列を、取得するためにサンプリングされた画像は、サブサンプリングK + 1階シュツットガルトとして得ることができる、ガウシアンピラミッドが低い一連の含有します次の上位層から-passフィルタのカットオフ周波数は、2つの徐々に増加の要因である、ガウシアンピラミッドは、広い周波数範囲にわたることができます。
（2）画像のダウンサンプリングのため
レベルを得るために 、以下の方法により、ピラミッド画像を：
①。画像 層ガウシアン畳み込みカーネル
すべての偶数行と列の②。取り外し
得られた画像である の画像領域である画像層、
層の
サイズ。画像によって
ステップの繰り返しの上に保持（原画像）全体のピラミッドを得ることができます。ダウンサンプリング情報は、徐々にイメージを失うことになります。
画像アップサンプルについて（3）
画像を拡大するために、それがサンプリング動作によって放棄する必要があり、具体的には、以下：
①。画像は、各方向に二回元に拡張され、ゼロで満たされた行と列を追加
②。以前（4逓倍）同じコアとコンボリューション後の拡大画像を用い、近似は「新しいピクセル」を取得します。
拡大されていますが、プロセス全体でズームイン、ズームアウトでの情報の損失を減らしたい場合はスケーリング処理は、これらのデータをいくつかの情報を失ってしまったので、元の画像と比較するが、曖昧であることがわかります画像後に得られる画像あなたはラプラスピラミッドを使用することができます。
（画像融合に使用される）3ラプラスのピラミッド
（1）ラプラスのピラミッドは、元に戻すために、ガウシアンピラミッドの修正版です。図は、残留減少を計算することによって達成しました。
（2）式は、ラプラシアンピラミッドのi番目の層の数学的な定義は次のとおりです。
OpenCVのを使用できます。
リサンプリング動作後の画像をダウンサンプリングし、前のピクチャは、図にして得られた残差をダウンサンプリングしていません。これは、準備ができて、画像情報を復元するために行われます。換言すれば、ラプラシアンピラミッドは、元の画像を減算することによって低減され、その後なる一連の画像にズームイン。これは、画像再生の準備をするために、残差を保持しました。
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