
 Візуальне подання піраміди зображення з 5 рівнями
Пірамі́да або пірамі́дне подання́ () — це один з типів багатомасштабного подання сигналу, розроблений спільнотами комп'ютерного бачення, обробки зображень та обробки сигналів, у якому сигнал або зображення підлягає багаторазовому  та субдискретизації. Пірамідне подання є попередником масштабопросторового подання та .

Породження піраміди

Існує два основні типи пірамід: низькочастотні () та смугові ().

Низькочастотну піраміду створюють згладжуванням зображення відповідним згладжувальним фільтром із наступною субдискретизацією згладженого зображення, зазвичай удвічі вздовж кожного з координатних напрямів. Потім отримане зображення піддають тій же процедурі, й повторюють цей цикл декілька разів. Кожна ітерація цього процесу видає зображення меншого розміру з підвищеним згладжуванням, але зі зниженою густиною просторової вибірки (тобто зменшеною роздільністю зображення). Якщо проілюструвати це графічно, то все багатомасштабне подання виглядатиме як піраміда з первинним зображенням внизу й меншими зображеннями результатів кожної з ітерацій, складеними одне на одне.

Смугову піраміду створюють формуванням різниці між зображеннями на суміжних рівнях піраміди й виконанням інтерполювання зображення між суміжними рівнями роздільності, щоб уможливити обчислення попіксельних різниць.

Ядра породження пірамід

Для породження пірамід було запропоновано багато різних ядер згладжування. Серед запропонованих, біноміальні ядра (), що виникають з біноміальних коефіцієнтів, виділяють як особливо корисний і теоретично добре обґрунтований клас. Таким чином, маючи двовимірне зображення, ми можемо застосовувати (нормований) біноміальний фільтр (1/4, 1/2, 1/4), зазвичай двічі або більше вздовж кожного просторового виміру, а потім субдискретизувати зображення з коефіцієнтом два. Потім цю операцію можна виконувати скільки завгодно разів, отримуючи в результаті компактне та ефективне багатомасштабне подання. Якщо на це є конкретні вимоги, також можна створювати проміжні рівні масштабу, де етап субдискретизації іноді пропускають, що дає наддискретизовану () або гібридну піраміду (). Зі збільшенням обчислювальної ефективності доступних сьогодні процесорів у деяких ситуаціях також можливо використовувати як ядра згладжування на етапах породження піраміди ширше підтримувані гауссові фільтри.

Гауссова піраміда

У гауссовій піраміді () послідовні зображення зважують за допомогою гауссового усереднювання (гауссового розмиття) і зменшують. Кожен піксель, що містить локальне усереднення, відповідає окільному пікселю на нижчому рівні піраміди. Цю методику використовують зокрема в .

Лапласова піраміда

Лапласова піраміда () дуже схожа на гауссову, але зберігає зображення різниць розмитих версій між кожними рівнями. Лише найменший рівень не є різницевим зображенням, щоб уможливити відтворення зображення високої роздільності за допомогою різницевих зображень на вищих рівнях. Цю методику можливо використовувати для стискання зображень.

Керована піраміда

Керована піраміда, розроблена  та іншими, — це втілення багатомасштабного, багатонапрямового банку смугових фільтрів, який використовують для таких застосувань як стискання зображень, , та . Її можливо розглядати як напрямово вибірковий варіант лапласової піраміди, у якій на кожному її рівні використовують банк керованих фільтрів замість одного лапласового чи гауссового фільтра.Також у  

Застосування пірамід

Альтернативне подання

У ранні часи комп'ютерного бачення піраміди використовували як основний тип багатомасштабного подання для обчислення багатомасштабних ознак зображень із даних зображень реального світу. До новіших методик належить масштабопросторове подання, що було популярним серед деяких дослідників завдяки його теоретичній основі, здатності відокремлювати етап субдискретизації від багатомасштабного подання, потужнішим інструментам для теоретичного аналізу, а також здатності до обчислення подання в будь-якому бажаному масштабі, з униканням таким чином алгоритмічних проблем зв'язку подань зображень з різною роздільністю. Тим не менше, піраміди все ще часто використовують для вираження обчислювально ефективних наближень масштабопросторового подання.

Маніпулювання детальністю

Рівні лапласової піраміди можливо додавати до первинного зображення або вилучати з нього, щоби посилювати або ослаблювати детальність на різних масштабах. Проте відомо, що маніпулювання детальністю такого вигляду в багатьох випадках створює артефакти гало, що веде до розробки альтернатив, таких як білатеральний фільтр.

Деякі формати файлів стискання зображень використовують  або іншу методику . Їх можливо розглядати як своєрідну піраміду зображення. Оскільки ці формати файлів зберігають з початку файлу «великомасштабні» ознаки, з тонкими деталями далі файлом, певний переглядач, який відображує маленьку «мініатюру» або на маленькому екрані, може швидко завантажити рівно стільки зображення, щоби відобразити його в доступні пікселі, щоб один файл міг підтримувати багато роздільностей перегляду, замість того, щоб зберігати або породжувати окремий файл для кожної роздільності.

Див. також

* MIP-текстурування
* Втілення простору масштабів
* Рівень деталізації
* JPEG 2000

Примітки


Посилання

*  Кодування гауссово-лапласової піраміди зображення — ілюструє методи зменшування роздільності, , та гауссової згортки 
*  Гауссова піраміда — містить коротке введення до цієї процедури та цитує декілька джерел 
*  Лапласова неоднорідна графова піраміда — рисунок 1 на цій сторінці ілюструє приклад гауссової піраміди 
*  Лапласова піраміда як компактний код зображення 


