金字塔pyramid

opencv 图像金字塔
OpenCV学习笔记】之图像金字塔（Image Pyramid）
什么是卷积运算？有什么用处？

最容易理解的对卷积(convolution)的解释

再拓展点，某时刻的系统响应往往不一定是由当前时刻和前一时刻这两个响应决定的，也可能是再加上前前时刻，前前前时刻，前前前前时刻，等等，那么怎么约束这个范围呢，就是通过对h(n)这个函数在表达式中变化后的h(m−n)中的m的范围来约束的。即说白了，就是当前时刻的系统响应与多少个之前时刻的响应的“残留影响”有关。
当考虑这些因素后，就可以描述成一个系统响应了，而这些因素通过一个表达式（卷积）即描述出来不得不说是数学的巧妙和迷人之处了。

我自己的理解，大哥比方，脸被不同的打了，每个人下手的程度不一样，所以累加的效果就不一样，并且你在肿的部位进行涂抹药膏消肿的处理，内服药物也进行了消肿的处理，所以这是一个不断累加并且不断消退的过程，但是如何求最终的这个包的增长速度，用这个卷积公式，就是将所有的打击函数，和所有的消肿函数进行卷积，以为卷积可以进行迭代卷积，所以最终可以通过卷积求得这个肿增长或者消退的速度。

当然对于这个包，如果是不同的人打，时间间隔不同、消肿的药物效果不一样，那么他就是离散的。大概是这个意思，准确的离散化和连续的应该看上面链接里的文章

高斯滤波及高斯卷积核C++实现
卷积 + 高斯核

【OpenCV学习笔记】之图像金字塔（Image Pyramid）

也就是说，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的。保留的是残差！为图像还原做准备！

先通过减去上采样图得到差分图，后面再加上上采样的图，得到还原图

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