高斯金字塔（英文：Gaussian Pyramid）為在圖像處理、計算機視覺、信號處理上所使用的一項技術。
高斯金字塔本質上為信號的多尺度表示法，亦即將同一信號或圖片多次的進行高斯模糊，並且向下取樣，
藉以產生不同尺度下的多組信號或圖片以進行後續的處理，例如在影像辨識上，可以藉由比對不同尺度下的圖片，以防止要尋找的內容可能在圖片上有不同的大小。
高斯金字塔的理論基礎為尺度空間理論，而後續也衍生出了多解析度分析。
尺度空間理論
高斯金字塔背後的理論基礎為尺度空間理論。
這個的概念可以用在任意維度的信號中，不過最常用的地方還是在二維的影像信號上，以下將以二維影像信號作為主要討論對象。
給定一張圖片f(x, y)，它的尺度空間表示方式L(x, y; t)定義為:影像信號f(x, y)
和高斯函數g(x, y; t) = \frac {1}{2{\pi} t}e^{-(x^2+y^2)/2t}\, 的旋積。完整的式子為：
:L(x, y ; t)\ = g(x, y ; t) * f(x, y) ,
式中的分號代表旋積的對象為x, y，而分號右邊的t表示定義的尺度大小。
這個定義當t \geq 0時對於所有的t都會成立，不過通常在實作上只會選取特定的t值。
其中t為高斯函數的變異數。當t趨近於零的時候，g成為一個單位脈衝響應，使得L(x, y ; t)\ = f(x, y)，
這代表當t=0的時候我們可以把這項操作視為圖片f本身。
當t增加時，L代表將影像f通過一個較大的高斯濾波器，從而使得影像的細節被去除更多。
使用高斯函數的原因
根據尺度空間理論，假如限定從較精密的尺度推展到較粗糙的尺度的過程中，不能有新的結構被創造出來，
那麼高斯函數已經被證明出來為一個能夠張成尺度空間的正則（Canonical）函數。
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