[CV] Image Pyramid (이미지 피라미드)

컴퓨터 비전에서 Image Pyramid는 이미지를 반복적으로 다운샘플링 (일반적으로 2의 배수)하여 해상도가 점차 낮아지는 이미지 시퀀스를 생성하는 이미지의 다중 스케일 표현이다. 이 구조는 알고리즘이 다양한 수준의 디테일로 이미지를 처리할 수 있게 해주므로 object detection, image matching, texture analysis 같은 다양한 작업에 유용하다.

 

Pyramid에는 크게 두 가지 유형이 있다.

1. Gaussian Pyramid:
   1. Pyramid의 각 레벨은 Gaussian Filter를 사용해 noise와 detail을 줄이기 위해 이전 레벨을 매끄럽게 하고(smoothed) 다운샘플링한 버전이다.
   2. 주로 다양한 스케일로 글로벌 이미지의 특징을 캡처하는 것이 목표인 응용에 사용된다. 
2. Laplacian Pyramid:
   
   1. Gaussian Pyramid의 연속된 레벨 간의 차이 (즉, 다운샘플링 과정에서 제거된 고주파 성분)를 저장한다.
   2. image compression, image enhancement과 다중 스케일에서 이미지의 detail을 보존하는 것이 중요한 기타 작업에 사용된다.

주요 응용

• Objectd Detection
  : 물체 감지 모델의 크기를 명시적으로 조정하지 않고도 다양한 배율의 물체를 감지할 수 있다.
• Optical Flow and Motion Estimation
  : 다양한 해상도에서 움직임을 추적할 수 있다.
• Image Blending
  : 급격한 전환(sharp transitions)을 피하기 위해 서로 다른 배율로로 작업해 이미지를 매끄럽게 결합한다.

Image Pyramid의 개념은 스케일이 크게 다른 이미지로 작업할 때 필수적이며, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 및 image registration 방법과 같은 알고리즘에서 널리 사용된다.