基本原理：
简单理解，它就是预测图像和原始图像之间的差值。
首先我们知道，图像金字塔的实现，就是对原图像进行采样，获得低分辨率的新图像。接着对新图像继续采样，或者更低分辨率的下一张图像。依次不断迭代，进而最后得到一张最低分辨率的采样图像，依次往下，分辨率逐渐加大直到原图。
残差金字塔：
在进行图像金字塔采样时候，一般会先对原图像做一次高斯之类的滤波。然后获得新图像的width和height都为原图像的1/2。接着将新图像放大为原图像的相同size。原图像减去新图像的差值就得到当前的残差图像，依次迭代下去，便得到对应的残差金字塔。
注意：
注意，图像直方图的最小图没有对应的残差图，将最小图的width和height都放大一倍之后，和对应的残差图相加。接着继续往前面迭代，直到迭代完所有残差图像之后，变复原了原图像。