Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...
平滑技術也叫做過濾技術,可以用來去除圖像中的噪聲,常用的平滑處理的處理算法有基於二維離散卷積的高斯平滑 均值平衡 基於統計學方法的中值平滑 雙邊濾波 導向濾波等。二維離散卷積是基於兩個矩陣的一種計算方式,通過以下示例進行理解。 一.原理 I left begin matrix amp amp end matrix right , K left begin matrix amp amp end ma ...
2020-06-20 17:04 0 986 推薦指數:
Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...
Tensorflow–一維離散卷積 一維離散卷積的運算是一種主要基於向量的計算方式 一.一維離散卷積的計算原理 一維離散卷積通常有三種卷積類型:full卷積,same卷積和valid卷積 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K沿着I順序移動,每移動一個固定 ...
本文轉自: 離散卷積與自相關----------信號處理系列 http://www.cnblogs.com/einyboy/archive/2012/12/30/2839633.html 一、 定義 離散信號f(n),g(n)的定義如下: N-----為信號f(n)的長度 ...
一:什么是卷積 離散卷積的數學公式可以表示為如下形式: f(x) = - 其中C(k)代表卷積操作數,g(i)代表樣本數據, f(x)代表輸出結果。 舉例如下: 假設g(i)是一個一維的函數,而且代表的樣本數為G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假設C(k)是一個一維的卷積 ...
1. DFT與IDFT 2 差分方程求序列及DFT 3 幅頻特性與相頻特性 4 FFT 求卷積 可以看到內置函數的速度要快很多 5 線性卷積 ...
一、 定義 離散信號f(n),g(n)的定義如下: N-----為信號f(n)的長度 s(n)----為卷積結果序列,長度為len(f(n))+len(g(n))-1 例: f(n) = [1 2 3]; g(n) = [2 3 1]; s(0) = f(0)g(0-0 ...
我是做Tracking 的,對於速度要求非常高。發現傅里葉變換能夠使用。 於是學習之。 核心: 最根本的一點就是將時域內的信號轉移到頻域里面。這樣時域里的卷積能夠轉換為頻域內的乘積! 在分析圖像信號的頻率特性時,對於一幅圖像,直流分量表示預想的平均灰度。低頻分量代表 ...