北京
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「最优雅的解法往往诞生于计算资源匮乏的年代。」一位视觉工程师在讨论图像融合技术时这样评价。
拉普拉斯金字塔：分层处理的直觉
1983年，Burt和Adelson提出了一种将图像分解为多频层的方法。高频层捕捉边缘纹理，低频层保留色彩渐变。融合时，高频部分直接拼接，低频部分平滑过渡——这种分层策略让接缝处的人眼感知误差降至最低。
为何三十年后仍在使用
深度学习时代，端到端网络可以学习融合，但训练成本与推理开销让经典方法保有生存空间。拉普拉斯金字塔无需标注数据、毫秒级运行、内存占用固定，这三点在移动端实时处理场景中形成不可替代的优势。
产品视角的启示
技术选型常被误解为"新旧之争"，实则取决于约束条件的权重分配。当延迟、功耗、可解释性成为硬指标时，"过时"算法反而成为最优解。这不是保守，而是对问题本质的精准匹配。
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