Pirâmide (processamento de imagem)

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Pirâmide, ou representação em pirâmide, é um tipo de representação de sinal em escala múltipla desenvolvida pelas comunidades de visão por computador, processamento de imagem e processamento de sinal, na qual um sinal ou uma imagem está sujeita a suavização e subamostragem repetidas.[1][2][3]

Exemplo de representação em pirâmide

Geração de pirâmide editar

Existem dois tipos principais de pirâmides: passa baixo e passa faixa.[4] Uma pirâmide passa-baixa é feita suavizando a imagem com um filtro de suavização apropriado e subamostrando a imagem suavizada, geralmente por um fator de 2 ao longo de cada direção de coordenada.

Geração em pirâmide em Kernel editar

Uma variedade de diferentes Kernels de suavização foi proposta para gerar pirâmides.[5][6][7][8][9][10][11][12] Entre as sugestões apresentadas, os núcleos binomiais decorrentes dos coeficientes binomiais destacam-se como uma classe particularmente útil e teoricamente bem fundamentada.[13][14]

Referências

  1. «Pyramid Representation - an overview | ScienceDirect Topics». www.sciencedirect.com. Consultado em 31 de janeiro de 2020 
  2. Adelson; et al. «Pyramid methods in image processing» (PDF) 
  3. «Image pyramids» (PDF) 
  4. E.H. Andelson and C.H. Anderson and J.R. Bergen and P.J. Burt and J.M. Ogden. "Pyramid methods in image processing". 1984.
  5. «Image Kernels explained visually». Explained Visually. Consultado em 31 de janeiro de 2020 
  6. «Kernels in Image Processing». www.naturefocused.com. Consultado em 31 de janeiro de 2020 
  7. Burt, P. J. (maio de 1981). «Fast filter transform for image processing». Computer Graphics and Image Processing. 16: 20–51. doi:10.1016/0146-664X(81)90092-7 
  8. Crowley, James L. (novembro de 1981). «A representation for visual information». Carnegie-Mellon University, Robotics Institute. tech. report CMU-RI-TR-82-07 
  9. Burt, Peter; Adelson, Ted (1983). «The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code» (PDF). IEEE Trans. Commun. 9 (4): 532–540. CiteSeerX 10.1.1.54.299 . doi:10.1109/TCOM.1983.1095851 
  10. Crowley, J. L.; Parker, A. C. (março de 1984). «A representation for shape based on peaks and ridges in the difference of low-pass transform». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 6 (2): 156–170. CiteSeerX 10.1.1.161.3102 . PMID 21869180. doi:10.1109/TPAMI.1984.4767500 
  11. Crowley, J. L.; Sanderson, A. C. (1987). «Multiple resolution representation and probabilistic matching of 2-D gray-scale shape» (PDF). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 9 (1): 113–121. CiteSeerX 10.1.1.1015.9294 . doi:10.1109/tpami.1987.4767876 
  12. Meer, P.; Baugher, E. S.; Rosenfeld, A. (1987). «Frequency domain analysis and synthesis of image generating kernels». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 9 (4): 512–522. doi:10.1109/tpami.1987.4767939 
  13. Lindeberg, Tony, "Scale-space for discrete signals," PAMI(12), No. 3, March 1990, pp. 234-254.
  14. Lindeberg, Tony. Scale-Space Theory in Computer Vision, Kluwer Academic Publishers, 1994, ISBN 0-7923-9418-6 (veja especificamente o capítulo 2 para obter uma visão geral das pirâmides de imagens gaussianas e do Laplaciano e o capítulo 3 para a teoria sobre núcleos binomiais generalizados e núcleos gaussianos discretos)
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