Je dois implémenter une pyramide gaussienne pour un projet.
Le but est de décomposer une image grayscale (256 nuances de gris) en 6 images en utilisant cette technique. Ces 6 images en s'additionnant redonneront l'image originale.
Explication sommaire qu'on m'a donné :
Je pars d'une image I, je la réduis en taille en utilisant un filtre gaussien (convolution) pour avoir une image basse fréquence puis je la ré-agrandis ce qui donne BF_1, ensuite je calcule la différence entre I et BF_1 pour avoir la Laplacienne nommée I_1.
Je recommence cette opération avec BF_1 au lieu de I, ce qui me donne BF_2, puis I_2.
Etc.. jusqu'à avoir I1, I2, I3, I4, I5, et BF_6 qui normalement en s'additionnant donneront I.
Maintenant on me parle de fréquences centrales pour générer les images, qui valent 2.81, 5.62, 11.25, 22.5, 45 et 90 cycles par face.
C'est là où je ne comprends pas, comment ces nombres interviennent dans le calcul de la gaussienne qui servira de filtre.
D'autre part, à une des 6 étapes, est-ce que je dois prendre systématiquement une matrice 5x5 de pixels dans l'image originale pour obtenir l'image réduite ?
Si quelqu'un a de la doc, je suis complètement preneur, sachant que google ne m'a pas donné grand chose. 
Merci d'avance
J'ai très peu de connaissances en math/traitement du signal.