1983年，L.威廉斯提出采用Pyramidal parametric方法预先对图像进行过滤和采样。

影像金字塔是以原始图像作为底层，通过对原始图像采用重采样的方法，建立一系列地理覆盖范围相同但详尽程度和分辨率不同的多个图像。在金字塔结构中，原始图像分辨率最高，经重采样而生成的图像的分辨率随着金字塔层数的增加逐次降低，因此又叫作多分辨率金字塔。如果原始图像图幅过大，还可以对同层图像进行分块，经过分块后的影像金字塔称为瓦片金字塔，相邻层之间图像的分辨率存在固定比率。影像金字塔因结合了分块和两者的特点，成为在线地图服务提供商存储卫星遥感图像的组织模型。

按照不同的金字塔生成算法，有高斯金字塔（Gaussian Pyramid）、Facet金字塔和小波金字塔（Wavelet Pyramid）等。

用一簇局部化的对称加权函数对原始图像进行滤波，得到一系列精度的新图像。设原始图像是，用表示，那么第1（，是正整数）层金字塔图像：

高斯金字塔有一个著名的变形拉普拉斯金字塔。高斯金字塔是生成一系列原始图像经过低通滤波得到的近似图像。而拉普拉斯金字塔是迭代生成原始图像和其低通滤波图像之间的差，即带通滤波图像（高斯金字塔相邻两层之间的差值）下给出了一个两层的拉普拉斯金字塔的分解过程和重构过程。

对图像进行区域划分，成多个互不重叠的区域，一个区域即是一个Facet。借助离散正交多项式对每个Facet作曲面最佳拟合，将这些Facet 的最佳拟合曲面作为原始图像的近似图像。设原始图像为{}，像素的邻域记为R×R可表示为：

小波变换在经过一个世纪的发展后成为信号分析、图像处理和数据压缩领域中关键的技术。小波变换的时频局部化保证了高压缩比，多分辨率表达保证了多分辨率分析的可能。小波金字塔中，高分辨率图像数据是由低分辨率的数据作为低频部分和相应层次的高频数据动态合成。小波金字塔减小了金字塔产生过程中的数据增量，同样在传输时采用流式数据传输模式，也减小了数据传输量。

金字塔的文件结构有两种形式：①以瓦片为基本单位，每个瓦片作为一个单独的小文件进行存储，所有瓦片按照分辨率的层次存放在不同层次的文件夹下。这种方法简单易行，利于理解，但是如果对于大数据量的图像来说，会产生一个庞大的小文件集合，既不便于管理，也会产生很多的磁盘碎片。②所有数据存储在一个自定义文件中。

金字塔自定义文件结构图