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本文主要参考来源：图像处理其实很简单 线性滤波和卷积的关系：线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素 ...

卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现。只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性，一般不会直接实现它，而是通过一些优化的手段让计算量变小。但是有些情况下卷积 ...

1、池化层的作用 在卷积神经网络中，卷积层之间往往会加上一个池化层。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后全连层中的参数数量。使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用。 2、为什么max pooling要更常用？ 通常来讲，max-pooling的效果更好 ...

图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示） 对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）； 对h（-m）移位得h（n-m）； 将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n ...

图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 滤波 简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以 ...

valid卷积 在full卷积的卷积过程中，会遇到\(K_{flip}\)靠近I的边界（K矩阵与I矩阵），就会有部分延申到I之外，这时候忽略边界，只考虑I完全覆盖\(K_{flip}\)内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1 ...

高斯滤波 　　高斯滤波（也可以说“高斯模糊”）其实就是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩，是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。 　　处理结果上：整个图像相较于原图像会看 ...