北京
「最優雅的解法往往誕生于計算資源匱乏的年代。」一位視覺工程師在討論圖像融合技術時這樣評價。
拉普拉斯金字塔：分層處理的直覺
1983年，Burt和Adelson提出了一種將圖像分解為多頻層的方法。高頻層捕捉邊緣紋理，低頻層保留色彩漸變。融合時，高頻部分直接拼接，低頻部分平滑過渡——這種分層策略讓接縫處的人眼感知誤差降至最低。
為何三十年后仍在使用
深度學習時代，端到端網絡可以學習融合，但訓練成本與推理開銷讓經典方法保有生存空間。拉普拉斯金字塔無需標注數據、毫秒級運行、內存占用固定，這三點在移動端實時處理場景中形成不可替代的優勢。
產品視角的啟示
技術選型常被誤解為"新舊之爭"，實則取決于約束條件的權重分配。當延遲、功耗、可解釋性成為硬指標時，"過時"算法反而成為最優解。這不是保守，而是對問題本質的精準匹配。
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