尺度、尺度不變性、尺度空間、圖像金字塔

尺度

尺度不同有不同的表現形态。例如我們形容建築物用“米”，觀測分子、原子等用“納米”。更形象的例子比如 Google地圖，滑動滑鼠輪可以改變觀測地圖的尺度，看到的地圖繪制也不同；還有電影中的拉伸鏡頭等等

個人了解尺度應該是在不同距離下觀察同一物體的測量标準。(實際上就是參考系變化)

比如可以以下圖為例來解釋:

可以根據上面3張圖檔看出：1)針對圖檔1來看，這個小人在這個圖檔下的大小目測為1.7m的話 2)針對圖檔2來看這個人小人的大小也許就隻有1.7cm 3)針對圖檔3來看的話，那麼這個小人的大小估計就隻有17mm了

尺度的意思就是在每個圖檔上所觀測的參考系的度量。即圖檔的大小

圖像進行中的尺度一般指的是圖像的分辨率/某個物體的大小

。

所謂多尺度，實際上就是對信号的不同粒度的采樣，通常在不同的尺度下我們可以觀察到不同的特征，進而完成不同的任務。

尺度不變性

尺度不變性的話則是說對于上面3幅圖像，我們以一個相同的尺度來衡量這三幅圖中的小人，如果以第二幅圖的尺度為标準的話，那麼第一二三幅的小人大小均為1.7cm。這樣對于其他的物體的大小也相同的。

否則的話按照上面不同尺度來分别度量的話，如果第一幅圖中存在一個瓶蓋，我們估計它的大小為0.1m的話，第三幅圖中如果有一個太陽的大小為100mm。按照大小來看瓶蓋的大小和太陽的大小是一樣的，但是實際中他們二者相差很遠，是以我們需要以相同的度量方式來一起看待這些圖檔。

總結：即一幅圖檔中的某個物體的大小永遠是那麼大(設定一個标準尺度來度量)，而不是因為它所在圖檔的放大縮小而改變。這就是尺度不變性

尺度空間

用機器視覺系統分析未知場景時，計算機并不預先知道圖像中物體的尺度。我們需要同時考慮圖像在多尺度下的描述，獲知感興趣物體的最佳尺度。

另外如果不同的尺度下都有同樣的關鍵點，那麼在不同的尺度的輸入圖像下就都可以檢測出來關鍵點比對，也就是尺度不變性。

圖像的尺度空間表達就是圖像在所有尺度下的描述。

不同尺度下的圖像指的是不同大小的同一幅圖像。

圖像金字塔

圖像金字塔化的一般步驟：首先，圖像經過一個低通濾波器進行平滑（這個步驟會使圖像變模糊，好像模仿人的視覺中遠處的物體沒有近處的清晰的原理），然後，對這個平滑後的圖像進行抽樣（一般抽樣比例在水準和豎直方向上都為1/2），進而得到一系列的縮小的圖像。

對于尺度越大圖像越模糊這句話的了解:

由上圖可以看出，相對于标準尺度(圖檔本來的大小)來說，如果對圖檔的尺度進行方法(上采樣提高分辨率)，則得到的圖像相對來說更模糊。