Pyramid (image processing)
पिरामिड, या पिरामिड प्रतिनिधित्व, कंप्यूटर दृष्टि, छवि प्रसंस्करण और संकेत प्रसंस्करण समुदायों द्वारा विकसित बहु-स्तरीय संकेत प्रतिनिधित्व का एक प्रकार है, जिसमें एक संकेत या एक छवि बार-बार चिकनी और उप-नमूने के अधीन होती है। पिरामिड प्रतिनिधित्व स्केल-स्पेस प्रतिनिधित्व और बहु-समाधान विश्लेषण का पूर्ववर्ती है। पिरामिड पीढ़ी दो मुख्य प्रकार के पिरामिड हैंः लोपास और बैंडपास। एक लोपास पिरामिड को एक उपयुक्त चिकनी फिल्टर के साथ छवि को चिकना करके और फिर चिकनी छवि को उप-नमूना बनाकर बनाया जाता है, आमतौर पर प्रत्येक समन्वय दिशा के साथ 2 के कारक द्वारा। परिणामी छवि को फिर उसी प्रक्रिया के अधीन किया जाता है, और चक्र को कई बार दोहराया जाता है। इस प्रक्रिया के प्रत्येक चक्र के परिणामस्वरूप स्मूथिंग में वृद्धि के साथ एक छोटी छवि होती है, लेकिन कम स्थानिक नमूना घनत्व के साथ (यानी, छवि रिज़ॉल्यूशन में कमी)। यदि चित्रात्मक रूप से चित्रित किया जाता है, तो संपूर्ण बहु-स्तरीय प्रतिनिधित्व एक पिरामिड की तरह दिखाई देगा, जिसमें नीचे मूल छवि होगी और प्रत्येक चक्र की परिणामी छोटी छवि एक दूसरे के ऊपर खड़ी होगी। एक बैंडपास पिरामिड को पिरामिड में आस-पास के स्तरों पर छवियों के बीच अंतर बनाकर और पिक्सेलवाइज अंतर की गणना को सक्षम करने के लिए रिज़ॉल्यूशन के आस-पास के स्तरों के बीच छवि अंतर्वेशन करके बनाया जाता है। पिरामिड पीढ़ी के गुच्छे पिरामिड बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के चिकने गुच्छे प्रस्तावित किए गए हैं। दिए गए सुझावों में, द्विपद गुणांक से उत्पन्न होने वाले द्विपद गुठली विशेष रूप से उपयोगी और सैद्धांतिक रूप से अच्छी तरह से स्थापित वर्ग के रूप में सामने आते हैं। इस प्रकार, एक द्वि-आयामी छवि को देखते हुए, हम (सामान्यीकृत) द्विपद फ़िल्टर (1/4,1/2,1/4) को प्रत्येक स्थानिक आयाम के साथ आमतौर पर दो या अधिक बार लागू कर सकते हैं और फिर दो के कारक द्वारा छवि का उप-नमूना ले सकते हैं। यह ऑपरेशन तब वांछित रूप से कई बार आगे बढ़ सकता है, जिससे एक कॉम्पैक्ट और कुशल बहु-स्तरीय प्रतिनिधित्व हो सकता है। यदि विशिष्ट आवश्यकताओं द्वारा प्रेरित किया जाता है, तो मध्यवर्ती पैमाने के स्तर भी उत्पन्न किए जा सकते हैं जहां उप-नमूना चरण को कभी-कभी छोड़ दिया जाता है, जिससे एक अति नमूना या संकर पिरामिड बन जाता है। आज उपलब्ध सीपीयू की बढ़ती कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ, कुछ स्थितियों में पिरामिड पीढ़ी के चरणों में कर्नेल को चिकना करने के लिए व्यापक समर्थित गॉसियन फिल्टर का उपयोग करना भी संभव है। गॉसियन पिरामिड एक गॉसियन पिरामिड में, बाद की छवियों को गॉसियन औसत (गॉसियन ब्लर) का उपयोग करके भारित किया जाता है और नीचे बढ़ाया जाता है। स्थानीय औसत वाला प्रत्येक पिक्सेल पिरामिड के निचले स्तर पर एक पड़ोस के पिक्सेल से मेल खाता है। इस तकनीक का उपयोग विशेष रूप से बनावट संश्लेषण में किया जाता है। लाप्लासियन पिरामिड एक लाप्लासियन पिरामिड एक गौसियन पिरामिड के समान है लेकिन प्रत्येक स्तर के बीच धुंधले संस्करणों की अंतर छवि को बचाता है। केवल सबसे छोटा स्तर एक अंतर छवि नहीं है जो उच्च स्तरों पर अंतर छवियों का उपयोग करके उच्च रिज़ॉल्यूशन छवि के पुनर्निर्माण को सक्षम करता है। इस तकनीक का उपयोग छवि संपीड़न में किया जा सकता है। स्टीरेबल पिरामिड साइमनसेली और अन्य लोगों द्वारा विकसित एक स्टीरेबल पिरामिड, एक बहु-स्तरीय, बहु-अभिविन्यास बैंड-पास फिल्टर बैंक का कार्यान्वयन है जिसका उपयोग छवि संपीड़न, बनावट संश्लेषण और वस्तु पहचान सहित अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। इसे लैपलेसियन पिरामिड के अभिविन्यास चयनात्मक संस्करण के रूप में सोचा जा सकता है, जिसमें एक एकल लैपलेसियन या गौसियन फिल्टर के बजाय पिरामिड के प्रत्येक स्तर पर संचालन योग्य फिल्टर का उपयोग किया जाता है। पिरामिड्स के अनुप्रयोग वैकल्पिक प्रतिनिधित्व कंप्यूटर दृष्टि के शुरुआती दिनों में, वास्तविक दुनिया के छवि डेटा से बहु-स्तरीय छवि सुविधाओं की गणना के लिए पिरामिड का उपयोग मुख्य प्रकार के बहु-स्तरीय प्रतिनिधित्व के रूप में किया जाता था। अधिक हाल की तकनीकों में स्केल-स्पेस प्रतिनिधित्व शामिल है, जो अपनी सैद्धांतिक नींव के कारण कुछ शोधकर्ताओं के बीच लोकप्रिय रहा है, बहु-स्तरीय प्रतिनिधित्व से उप-नमूना चरण को अलग करने की क्षमता, सैद्धांतिक विश्लेषण के लिए अधिक शक्तिशाली उपकरण के साथ-साथ किसी भी वांछित पैमाने पर प्रतिनिधित्व की गणना करने की क्षमता, इस प्रकार विभिन्न रिज़ॉल्यूशन पर छवि प्रतिनिधित्व से संबंधित एल्गोरिथमिक समस्याओं से बचना। फिर भी, पैमाने-अंतरिक्ष प्रतिनिधित्व के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल अनुमानों को व्यक्त करने के लिए पिरामिड का अभी भी अक्सर उपयोग किया जाता है। विभिन्न पैमानों पर विस्तार को बढ़ाने या कम करने के लिए लाप्लेशियन पिरामिड के विस्तृत हेरफेर स्तरों को मूल छवि में जोड़ा या हटाया जा सकता है। हालांकि, इस रूप के विस्तृत हेरफेर को कई मामलों में प्रभामंडल कलाकृतियों के उत्पादन के लिए जाना जाता है, जिससे द्विपक्षीय फिल्टर जैसे विकल्पों का विकास होता है। कुछ छवि संपीड़न फ़ाइल प्रारूप एडम 7 एल्गोरिथ्म या कुछ अन्य इंटरलेसिंग तकनीक का उपयोग करते हैं। इन्हें एक प्रकार के छवि पिरामिड के रूप में देखा जा सकता है। क्योंकि वे फ़ाइल प्रारूप पहले "बड़े पैमाने" की विशेषताओं को संग्रहीत करते हैं, और बाद में फ़ाइल में बारीक-अनाज विवरण संग्रहीत करते हैं, एक विशेष दर्शक जो एक छोटे "थंबनेल" को प्रदर्शित करता है या एक छोटी स्क्रीन पर इसे उपलब्ध पिक्सेल में प्रदर्शित करने के लिए पर्याप्त छवि को जल्दी से डाउनलोड कर सकता है-इसलिए एक फ़ाइल प्रत्येक रिज़ॉल्यूशन के लिए एक अलग फ़ाइल को संग्रहीत या उत्पन्न करने के बजाय कई दर्शक रिज़ॉल्यूशन का समर्थन कर सकती है। यह भी देखें कि एम. आई. पी. एम. पी. स्केल स्थान कार्यान्वयन विस्तार का स्तर जे. पी. ई. जी. 2000#Multiple संकल्प प्रतिनिधित्व संदर्भ बाहरी लिंक गॉसियन-लाप्लासियन पिरामिड छवि कोडिंग-डाउनसैंपलिंग, अपसैंपलिंग और गॉसियन कन्वोलुशन के तरीकों को दर्शाता है गॉसियन पिरामिड-प्रक्रिया के लिए एक संक्षिप्त परिचय प्रदान करता है और कई स्रोतों का हवाला देता है लाप्लासियन अनियमित ग्राफ पिरामिड-इस पृष्ठ पर चित्र 1 गॉसियन पिरामिड का एक उदाहरण दर्शाता है लाप्लासियन पिरामिड ई-बुक सबमिशन इमेज प्रोसेसिंग कंप्यूटर दृष्टि पर एक कॉम्पैक्ट इमेज कोड के रूप में।