拉普拉斯金字塔通过多尺度分解保留高频信息，广泛应用于图像融合、增强和压缩。其构建过程包括高斯金字塔的下采样和上采样，实现图像的多尺度分析。

本研究提出HipyrNet，一种结合超网络与拉普拉斯金字塔的方法，旨在解决混合曝光图像增强中的极端曝光变化问题。结果表明，该方法优于现有技术，为未来自适应图像翻译研究设定了新标准。

本研究提出LapGSR模型，旨在解决多模态数据融合中低分辨率图像的视觉质量问题。该模型通过拉普拉斯金字塔提取边缘信息，降低计算负担，同时保持空间和结构细节。在ULB17-VT和VGTSR数据集上表现优异，参数数量显著少于其他技术模型。