Nó cũng được biết rằng một cấu trúc đa giải pháp, cũng được biết đến như là một cấu trúc kim tự tháp, là một cấu hình tính toán rất mạnh mẽ cho các nhiệmvụ xử lý hình ảnh khác nhau. Để đơn giản tính toán phù hợp với khối, nó là tự nhiên để dúng tới cấu trúc kim tự tháp. Trong thực tế, kỹ thuật đa phân giải đã được coi là một trong những phương pháp hiệu quả nhất trong khối lệnh kết hợp (Tzovaras et al, 1994). trong một kỹ thuật đa phân giải đặt tên từ trên xuống, một Gaussian điển hình kim tự tháp được hình thành đầu tiên.
Hình 11.6: một ví dụ về lấy mẫu con 2 x 2 trong khối ban đầu và cửa sổ tương quan cho tìm kiếm một cách nhanh chóng .
Trước khi đi sâu vào mô tả thêm chi tiết, chúng ta hãy tạm dừng ở đây để cung cấp cho những độc giả đã không được tiếp xúc với các kim tự tháp Gaussian một giới thiệu ngắn khái niệm này. Đối với những người biết các khái niệm, đoạn này có thể được bỏ qua. Một cách ngắn gọn nói, một kim tự tháp Gaussian có thể được hiểu như là một tập hợp các hình ảnh với độ phân giải khác nhau liên quan đến một hình ảnh ban đầu trong một cách nào đó. Hình ảnh gốc có độ phân giải cao nhất và được coi là cấp thấp nhất, đôi khi gọi là cấp dưới trong bộ này. Từ cấp dưới đến cấp cao nhất, độ phân giải giảm đơn điệu. Cụ thể, giữa hai cấp độ liên tiếp, cấp trên là một nửa lớn như mức độ thấp hơn ở cả hai hướng ngang và dọc. Cấp trên được tạo ra bằng cách áp dụng một bộ lọc thông thấp ( trong đó có một nhóm trọng lượng ) mức độ thấp, tiếp theo là lấy mẫu con 2x2. Đó là, mỗi điểm ảnh ở mức trên trung bình trọng lượng của một số điểm ảnh ở mức thấp hơn. Nói chung, thủ tục này lặp đi lặp lại tạo ra một cấp độ trong thiết lập là tương đương với chập lại một chức năng trọng lượng cụ thể với hình ảnh ban đầu ở cấp dưới tiếp theo là lấy mẫu con thích hợp. Dưới những điều kiện nhất định, các chức năng này trọng lượng có thể gần sát với số hàm mật độ xác suất Gaussian, đó là lý do tại sao kim tự tháp được đặt tên theo Gauss. ( Đối với một cuộc thảo luận chi tiết , độc giả được gọi Burt và Adelson [ 1983, 1984] ). Gaussian cấu trúc kim tự tháp được mô tả trong hình 11.7. Lưu ý rằng kim tự tháp Gaussian mô tả trong hình 11.7 tương tự như cái gọi là quad –tree( cấu trúc cây dữ liệu tứ phân) cấu trúc cây trong đó mỗi nút có bốn nút con. Trong kim tự tháp quad – tree đơn giản, mỗi điểm ảnh trong một cấp trên được gán một giá trị trung bình của bốn điểm ảnh tương ứng của nó ở mức thấp hơn. Bây giờ hãy quay trở lại cuộc thảo luận của chúng tôi về kỹ thuật đa phân giải (multi-resolution) từ trên xuống. Sau một Gaussian kim tự tháp đã được xây dựng, phạm vi chuyển động tìm kiếm được phân bổ giữa các cấp kim tự tháp khác nhau. Kết hợp khối được bắt đầu ở cấp độ phân giải thấp nhất để có được một dự toán ban đầu của vectơ chuyển động. Đây là những vectơ chuyển động tính toán sau đó được tuyên truyền để các cấp độ phân giải cao hơn kế tiếp, nơi mà chúng được sửa chữa và sau đó lan truyền đến cấp độ tiếp theo. Thủ tục này tiếp tục cho đến khi mức độ phân giải cao nhất đạt được. Kết quả là, một số lượng lớn các tính toán có thể được lưu lại. Tzovaras et al. (1994) cho thấy hai cấp Gaussian kim tự tháp hơn so với một kim tự tháp ba cấp. So với kết hợp đầy đủ khối tìm kiếm, tìm kiếm multiresolution khối từ trên xuống, tiết kiệm tới 67 % tính toán mà không ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng của các kết luận images. In tái tạo, nó đã được chứng minh rằng đa phân giải (multi-resolution)
thực sự là một cấu trúc tính toán hiệu quả trong việc kết hợp khối. Điều này một lần nữa khẳng định hiệu quả cao tính toán của cấu trúc đa phân giải (multi-resolution).
Hình 11.7 Gaussian cấu trúc kim tự tháp.