圖像卷積基礎(chǔ)知識

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上1.使用模板處理圖像相關(guān)概念： 模板：矩陣方塊，其數(shù)學(xué)含義是一種卷積運算。 卷積運算：可看作是加權(quán)求和的過程，使用到的圖像區(qū)域中的每個像素分別于卷積核(權(quán)矩陣)的每個元素對應(yīng)相 乘，所有乘積之和作為區(qū)域中心像素的新值。 卷積核：卷積時使用到的權(quán)用一個矩陣表示，該矩陣與使用的圖像區(qū)域大小相同，其行、列都是奇數(shù)， 是一個權(quán)矩陣。 卷積示例： 3 * 3 的像素區(qū)域R與卷積核G的卷積運算： R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9 2.使用模板處理圖像的問題： 邊界問題：當(dāng)處理

2、圖像邊界像素時，卷積核與圖像使用區(qū)域不能匹配，卷積核的中心與邊界像素點對應(yīng)， 卷積運算將出現(xiàn)問題。 處理辦法： A 忽略邊界像素，即處理后的圖像將丟掉這些像素。 B 保留原邊界像素，即copy邊界像素到處理后的圖像。3.常用模板：如果你剛剛接觸圖像處理,或者離開大學(xué)很長時間,一看到卷積這個東西,肯定和我一樣感到暈菜.那么就復(fù)習(xí)一下,并且實際的寫個程序驗證一下,我保證你這輩子不會再忘記卷積的概念了.我們來看一下一維卷積的概念.連續(xù)空間的卷積定義是 f(x)與g(x)的卷積是 f(t-x)g(x) 在t從負(fù)無窮到正無窮的積分值.t-x要在f(x)定義域內(nèi),所以看上去很大的積分實際上還是在一定范圍的

3、.實際的過程就是f(x) 先做一個Y軸的反轉(zhuǎn),然后再沿X軸平移t就是f(t-x),然后再把g(x)拿來,兩者乘積的值再積分.想象一下如果g(x)或者f(x)是個單位的階越函數(shù). 那么就是f(t-x)與g(x)相交部分的面積.這就是卷積了.把積分符號換成求和就是離散空間的卷積定義了.那么在圖像中卷積卷積地是什么意思呢,就是圖像就是圖像f(x),模板是g(x),然后將模版g(x)在模版中移動,每到一個位置,就把f(x)與g(x)的定義域相交的元素進(jìn)行乘積并且求和,得出新的圖像一點,就是被卷積后的圖像. 模版又稱為卷積核.卷積核做一個矩陣的形狀.卷積定義上是線性系統(tǒng)分析經(jīng)常用到的.線性系統(tǒng)就是一個系統(tǒng)的輸入和輸出的關(guān)系是線性關(guān)系.就是說整個系統(tǒng)可以分解成N多的無關(guān)獨立變化,整個系統(tǒng)就是這些變化的累加.如 x1-y1, x2-y2; 那么A*x1 + B*x2 - A*y1 + B*y2 這就是線性系統(tǒng). 表示一個線性系統(tǒng)可以用積分的形式 如 Y = Sf(t,x)g(x)dt S表示積分符號,就是f(t,x)表示的是A B之類的線性系數(shù).看上去很像卷積呀,對如果f(t,x) = F(t-x) 不就是了嗎.從f(t,x)變成F(t-x)實際上是說明f(t,x)是個線性移不變,就是說 變量的差不變化的時候,那么函