Image Pyramid라 함은, 특정 필요에 의해서 하나의 image를 여러 해상도를 갖는 images로 쌓아서 만드는 것이다.
Gaussian Pyramids
- 가우시안 피라미드를 만들 때는, 가우시안 블러를 한 번 적용한 뒤 subsample을 진행한다.
- 영상이 너무 큰 경우, 특정 task를 수행하기 위해 이미지 피라미드를 적용하는 방법이 있다.
- 예를 들어, face detection을 진행하고 싶은 경우, 영상이 너무 크다면 detection해야하는 face의 크기를 특정하지 못하는 경우가 있을 수 있다.- 이런 상황에서 다양한 크기를 가지는 face를 detect하기는 약간 힘들 수 있으며, 이를 해결하기 위해 여러 개의 영상으로 만들어 놓고, 각각의 영상(이미지)에 대해 face detection을 할 경우 좋은 성능을 보일 때가 있다.
Laplacian Pyramids
가우시안 방법을 활용해 down-pyramid를 진행해 만들어 놓은 subsample을 다시 up-pyramid하게 될 때, 가우시안 블러를 먹인 상태로 down-pyrmiad되기 때문에, 이를 그대로 up-pyramid 하더라도 기존의 up-image와는 달라진다. 이 때, 두 차이의 값을 구하게 된다면 바로 Laplacian Pyramids가 된다.
- 이처럼 Edge를 Detect하는 데 쓰일 수 있고,
- 이와 같은 Image Blending을 위해 쓰이기도 한다.
해당 방법은 아래와 같은 절차를 따라 수행하면 된다.
사진 출처 : https://becominghuman.ai/image-blending-using-laplacian-pyramids-2f8e9982077f
Code
실행 코드가 필요한 경우, docs.opencv.org의 tutorial을 활용해 손 쉽게 적용할 수 있다.
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