ピラミッド世代 ピラミッドには、ローパスとバンドパスの2つの主要な種類があります。
ローパスピラミッドは、適切な平滑化フィルタで画像を平滑化し、平滑化された画像を各座標方向で通常2分の1にサブサンプリングすることによって作成されます。得られた画像に同じ手順を適用し、このサイクルを複数回繰り返します。この処理を繰り返すことで、平滑化が進み、空間サンプリング密度（つまり、画像解像度）が低下した、より小さな画像が得られます。図で示すと、マルチスケール表現全体はピラミッドのような形になり、一番下に元の画像があり、その上に各サイクルで得られたより小さな画像が積み重ねられます。
バンドパスピラミッドは、ピラミッド内の隣接するレベルの画像間の差分を形成し、隣接する解像度レベル間で画像補間を実行することによって作成され、ピクセルごとの差分を計算できるようにします。[ 1 ]
ピラミッド生成カーネル ピラミッドを生成するために、さまざまな平滑化カーネル が提案されています。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 二項係数 から生じる二項カーネルは 、特に有用で理論的にしっかりとしたクラスとして際立っています。[ 3 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] オーバーサンプリング またはハイブリッドピラミッド につながる中間スケールレベルも生成できます。[ 11 ] 今日利用可能なCPU の計算効率が向上しているため、ピラミッド生成ステップで平滑化カーネルとしてより広範囲にサポートされているガウスフィルタを使用することも可能になっている。
ラプラシアンピラミッド ラプラシアンピラミッドはガウスピラミッドと非常によく似ていますが、各レベル間のぼかしバージョンの差分画像を保存します。最も小さいレベルのみが差分画像ではないため、より高いレベルの差分画像を使用して高解像度画像を再構成できます。この技術は画像圧縮 に使用できます。[ 13 ]
ピラミッドの応用
詳細操作 ラプラシアンピラミッドのレベルは、元の画像に追加または削除することで、さまざまなスケールで詳細度を増幅または低減できます。しかし、この形式の詳細度操作は多くの場合、ハローアーティファクトを発生させることが知られており、バイラテラルフィルタ などの代替手法の開発につながっています。
画像圧縮 ファイル形式の中には、Adam7アルゴリズム やその他のインターレース 技術を使用するものがあります。これらは一種の画像ピラミッドと見なすことができます。これらのファイル形式は、まず「大規模な」特徴を、次に細かいディテールをファイル内に保存するため、小さな「サムネイル」を表示するビューアや小さな画面では、利用可能なピクセルで表示するのに十分な画像だけをすばやくダウンロードできます。つまり、1つのファイルで多くのビューア解像度に対応でき、解像度ごとに異なるファイルを保存または生成する必要がありません。
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外部リンク ガウス・ラプラシアンピラミッド画像符号化-ダウンサンプリング 、アップサンプリング 、ガウス 畳み込みの手法を解説 ガウスピラミッド- 手順の簡単な紹介といくつかの出典の引用を提供します ラプラシアン不規則グラフピラミッド- このページの図1は、ガウスピラミッドの例を示しています。 電子書籍投稿におけるラプラシアンピラミッドのコンパクトイメージコード 
