Čo sú funkcie pyramídy v spracovaní obrazu?

Pri spracovaní obrazu je funkcia pyramída viac-rozsahom znázornením obrázka, v ktorom sa rovnaké vlastnosti extrahujú pri rôznych rozlíšeniach. Je to v podstate hromada mapy funkcií, z ktorých každá predstavuje obrázok v inej mierke (alebo úroveň detailov). Nižšie úrovne predstavujú jemnejšie detaily, zatiaľ čo vyššie úrovne predstavujú hrubšie a abstraktnejšie reprezentácie. To umožňuje algoritmom detegovať funkcie bez ohľadu na ich veľkosť na obrázku.

Tu je rozdelenie kľúčových aspektov:

* Multi-stupňová reprezentácia: Hlavnou myšlienkou je analyzovať obraz v rôznych mierkach. Je to rozhodujúce, pretože predmety, ktoré sú predmetom záujmu, sa môžu objaviť pri rôznych veľkostiach v rámci obrázka. Malý objekt ďaleko bude reprezentovaný malým počtom pixelov, zatiaľ čo väčší objekt zblízka bude zaberať oveľa viac.

* extrakcia prvkov na každej úrovni: Na každej úrovni pyramídy sa aplikujú techniky extrakcie prvkov (ako sú SIFT, Surf, Surf, HOG alebo hlboké učenie). Tieto techniky identifikujú hlavné body alebo vzory v rámci obrazu v tomto konkrétnom rozlíšení.

* hierarchická štruktúra: Pyramídová štruktúra organizuje mapy funkcií. Najnižšou úrovňou je zvyčajne pôvodný obrázok (alebo downdzorpled verzia). Nasledujúce úrovne sa generujú znížením vzorkovania predchádzajúcej úrovne (napr. Zníženie rozmerov obrazu na polovicu). To vytvára hierarchiu, kde nižšie úrovne zachytávajú jemné detaily a vyššie úrovne zachytávajú väčší kontext.

* Účel: Pyramídy prvkov sú rozhodujúce pre úlohy detekcie objektov a segmentácie obrazu. Umožňujú detekciu objektov bez ohľadu na ich rozsah. Malé objekty sa môžu detegovať v nižších úrovniach (vysoké rozlíšenie), zatiaľ čo väčšie objekty sa detegujú vo vyšších úrovniach (nižšie rozlíšenie). Tým sa zabráni potrebe viackrát zmeniť veľkosť obrazu, čím sa zvýši účinnosť.

Príklady implementácií pyramídy funkcií:

* gaussovská pyramída: Klasický prístup, v ktorom sa každá úroveň vytvára rozmazaním a zmenou vzorkovania predchádzajúcej úrovne. Toto sa často používa ako základ pre iné funkcie pyramíd.

* Laplaciánska pyramída: Vytvára pyramídu rozdielov medzi hladinami gaussovských pyramíd. Je to užitočné pre rekonštrukciu obrazu a analýzu viacerých rozlíšení.

* Funkcia pyramídových sietí (FPN): Architektúra založená na hlbokom učení, ktorá vytvára funkciu pyramídy z funkčných máp konvolučnej neurónovej siete (CNN). Efektívne kombinuje funkcie s vysokým rozlíšením z plytkých vrstiev so sémantickými informáciami z hlbších vrstiev, čo výrazne zlepšuje výkon detekcie objektov. Toto je najmodernejšia metóda.

Stručne povedané, funkcie Pyramídy sú výkonnými nástrojmi na analýzu obrázkov vo viacerých mierkach, čo umožňuje detekciu objektov v rôznych veľkostiach a zlepšenie robustnosti algoritmov spracovania obrazu. Sú základným konceptom moderného počítačového videnia.

• Predchádzajúca strana: Kto používa grafický softvér? 
• Ďalšia strana: Aký softvér Pixar používa?