Vid bildbehandling är en funktionspyramid en flerskalig representation av en bild där samma funktioner extraheras med olika upplösningar. Det är i huvudsak en bunt med funktionskartor, var och en som representerar bilden i en annan skala (eller detaljnivå). Lägre nivåer representerar finare detaljer, medan högre nivåer representerar grovare, mer abstrakta representationer. Detta gör det möjligt för algoritmer att upptäcka funktioner oavsett storlek i bilden.
Här är en uppdelning av viktiga aspekter:
* Multi-skala representation: Kärnidén är att analysera bilden på olika skalor. Detta är avgörande eftersom objekt av intresse kan visas i olika storlekar inom en bild. Ett litet objekt långt borta kommer att representeras av ett litet antal pixlar, medan ett större objekt närbild kommer att uppta många fler.
* Funktionsutvinning på varje nivå: Vid varje nivå i pyramiden appliceras funktionstekniker (som SIFT, SURF, HOG eller djup inlärningsbaserade konvolutionella lager). Dessa tekniker identifierar framstående punkter eller mönster inom bilden vid den specifika upplösningen.
* hierarkisk struktur: Pyramidstrukturen organiserar funktionskartorna. Vanligtvis är den lägsta nivån den ursprungliga bilden (eller en nedsamplad version). Efterföljande nivåer genereras genom nedsampling av den föregående nivån (t.ex. minskar bilddimensionerna med hälften). Detta skapar en hierarki där lägre nivåer fångar fina detaljer och högre nivåer fångar större sammanhang.
* Syfte: Funktionspyramider är avgörande för objektdetekterings- och bildsegmenteringsuppgifter. De möjliggör upptäckt av objekt oavsett deras skala. Små objekt kan detekteras i lägre nivåer (hög upplösning), medan större objekt detekteras i högre nivåer (lägre upplösning). Detta undviker behovet av att ändra storlek på bilden flera gånger och förbättra effektiviteten.
Exempel på funktionspyramidimplementeringar:
* gaussisk pyramid: Ett klassiskt tillvägagångssätt där varje nivå skapas genom suddighet och nedsampling av den tidigare nivån. Detta används ofta som bas för andra funktioner pyramider.
* laplacian pyramid: Konstruerar en pyramid av skillnader mellan Gaussiska pyramidnivåer. Det är användbart för bildrekonstruktion och analys av flera upplösningar.
* Feature Pyramid Networks (FPN): En djup inlärningsbaserad arkitektur som bygger en funktionspyramid från funktionskartorna i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Den kombinerar effektivt högupplösta funktioner från grunt lager med semantisk information från djupare lager, vilket förbättrar objektdetekteringsprestanda avsevärt. Detta är en modern metod.
Sammanfattningsvis är funktionspyramider kraftfulla verktyg för att analysera bilder på flera skalor, vilket möjliggör detektering av objekt i olika storlekar och förbättrar robustheten i bildbehandlingsalgoritmer. De är ett grundläggande koncept i modern datorvision.
