Image blending using image pyramid

goal

theory

이미지 블랜딩을 하는데 이미지 피라미드를 사용한다.

피라미드의 종류는 가우시안과 라플라시안 두 가지가 있다.

피라미드는 위로 올라갈 수록 크기가 줄어드는 구조를 가진다. 이것을 이미지 스택으로 적용해 보면 가장 아래층에는 원본 이미지가 있고, 이 원본 이미지를 subsampling, 혹은 downsampling이라고도 불린다, 을 통해 이미지의 크기를 줄이며 위로 쌓아 올리는 기법이다. 쌓아올리는 스택이라고 하지만, 사실은 이미지의 스퀀스이다. 원본 이미지로부터 1/2, 1/4, 1/8로 사이즈가 줄어드는 시퀀스이다.

가우시안 피라미드는 가우시안 필터를 적용해 이미지를 smoothing한다. 즉, 이미지를 약간 blurring처리 한 다음 downsampling을 하여 시퀀스를 얻는 것이다. 원본 이미지의 크기에 따라 downsampling의 횟수가 정해지지만 보통 이미지의 정보를 잃지 않는 선에서 4-5 단계까지 줄인다.

blurring은 이미지의 최대 주파수 및 대비를 감소시킨다. 또한 이미지내의 빠르게 변하는 특성을 둔화 시키는 효과를 준다. 이것은 이미지 보다 작은 가우시안 필터를 합성하는 방식으로 이루어진다. 이것은 high frequency 정보를 잃어버리게 되는 lowpass filter이다. edge와 details들에 대한 정보를 잃게된다.