Pyramid (image processing)
ಪಿರಮಿಡ್, ಅಥವಾ ಪಿರಮಿಡ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮುದಾಯಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಬ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿರಮಿಡ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಬಹು-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಪಿರಮಿಡ್ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳಿವೆಃ ಲೋ ಪಾಸ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್ಪಾಸ್. ಲೋಪಾಸ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸ್ಮೂತ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ 2 ರ ಅಂಶದಿಂದ ಉಪ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಂತರ ಅದೇ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಕ್ರವನ್ನು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಕ್ರವು ಹೆಚ್ಚಿದ ನಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾದರಿ ಸಾಂದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ (ಅಂದರೆ, ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ). ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸಿದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಪಿರಮಿಡ್ನಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರವು ಒಂದರ ಮೇಲೆ ಒಂದರಂತೆ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಪಿರಮಿಡ್ನಲ್ಲಿ ಪಕ್ಕದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ವೈಸ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಗಣನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಪಕ್ಕದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವೆ ಇಮೇಜ್ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಷನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಂಡ್ಪಾಸ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿರಮಿಡ್ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕರ್ನಲ್ಗಳು ಪಿರಮಿಡ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನಯಗೊಳಿಸುವ ಕರ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀಡಲಾದ ಸಲಹೆಗಳ ಪೈಕಿ, ದ್ವಿಪದ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದ್ವಿಪದ ಕರ್ನಲ್ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಸುಸ್ಥಾಪಿತ ವರ್ಗವಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ನಾವು (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ) ದ್ವಿಪದ ಶೋಧಕವನ್ನು (1/4,1/2,1/4) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎರಡು ಅಂಶಗಳಿಂದ ಉಪ ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಂತರ ಬಯಸಿದಷ್ಟು ಬಾರಿ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು, ಇದು ಸಾಂದ್ರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ, ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಉಪ-ಮಾದರಿ ಹಂತವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅತಿಯಾದ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪಿರಮಿಡ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಿಪಿಯುಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪಿರಮಿಡ್ ಪೀಳಿಗೆಯ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಬೆಂಬಲಿತ ಗಾಸಿಯನ್ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ನಯಗೊಳಿಸುವ ಕರ್ನಲ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಸಹ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗೌಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಗೌಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ನಲ್ಲಿ, ನಂತರದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗೌಸಿಯನ್ ಸರಾಸರಿ (ಗೌಸಿಯನ್ ಬ್ಲರ್) ಬಳಸಿ ತೂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಪಿರಮಿಡ್ನ ಕೆಳಮಟ್ಟದಲ್ಲಿರುವ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಎ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಗೌಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ನಡುವಿನ ಮಸುಕಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಚಿಕ್ಕ ಮಟ್ಟವು ಮಾತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಚಿತ್ರವಲ್ಲ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರ ಸಂಕೋಚನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಟೀರೇಬಲ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಸಿಮೋನ್ಸೆಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸ್ಟೀರೇಬಲ್ ಪಿರಮಿಡ್, ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್, ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಸಿಂಥಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ, ಬಹು-ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಬ್ಯಾಂಡ್-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಬ್ಯಾಂಕ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ನ ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಆಯ್ದ ಆವೃತ್ತಿಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಅಥವಾ ಗಾಸಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಬದಲಿಗೆ ಪಿರಮಿಡ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸ್ಟೀರೇಬಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ದಂಡೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪಿರಮಿಡ್ಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ರೀತಿಯ ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಇತ್ತೀಚಿನ ತಂತ್ರಗಳು ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಅದರ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯದಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ, ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಿಂದ ಉಪ-ಮಾದರಿ ಹಂತವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಹೀಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಪಿರಮಿಡ್ಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ನ ವಿವರವಾದ ಕುಶಲತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ರೂಪದ ವಿವರವಾದ ಕುಶಲತೆಯು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಲೋ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ, ಇದು ದ್ವಿಪಕ್ಷೀಯ ಶೋಧಕದಂತಹ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳು ಆಡಮ್ 7 ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಇಂಟರ್ಲೇಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಇಮೇಜ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಆ ಕಡತದ ಸ್ವರೂಪವು "ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ" ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಧಾನ್ಯದ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಂತರ ಕಡತದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಸಣ್ಣ "ಥಂಬ್ನೇಲ್" ಅನ್ನು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೀಕ್ಷಕರು ಅದನ್ನು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಚಿತ್ರವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು-ಆದ್ದರಿಂದ ಒಂದು ಕಡತವು ಪ್ರತಿ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಬೇರೆ ಕಡತವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ರಚಿಸುವ ಬದಲು ಅನೇಕ ವೀಕ್ಷಕ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಪ್ಮ್ಯಾಪ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಜೆಪಿಇಜಿ 2000#Multiple ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗೌಸಿಯನ್-ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಇಮೇಜ್ ಕೋಡಿಂಗ್-ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಪ್ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗೌಸಿಯನ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಗೌಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್-ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಅನಿಯಮಿತ ಗ್ರಾಫ್ ಪಿರಮಿಡ್-ಈ ಪುಟದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರ 1 ಗೌಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಇಬುಕ್ ಸಲ್ಲಿಕೆ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಇಮೇಜ್ ಕೋಡ್ ಆಗಿ