圖像處理（卷積）
圖像處理（卷積） 卷積的計算步驟：（動態演示） 對h（n）繞縱軸折疊，得h（-n）； 對h（-m）移位得h（n-m）； 將x（m）和h（n-m）所有對應項相乘之后相加得離散卷積結果y（n ...
原文：圖像處理中的valid卷積與same卷積
valid卷積 在full卷積的卷積過程中，會遇到 K flip 靠近I的邊界 K矩陣與I矩陣 ，就會有部分延申到I之外，這時候忽略邊界，只考慮I完全覆蓋 K flip 內的值情況,這個的過程就是valid卷積。一個高為H ，寬為W 的矩陣I與高為H ,寬為W 的矩陣K,在H 大於等於H ，W 大於等於W 的情況下，valid卷積的結果就是一個 H H W W 的矩陣 C valid 。 C va ...
2020-06-20 18:15 0 1421 推薦指數：
相關推薦
圖像處理中濾波與卷積的區別
圖像處理中濾波和卷積是常用到的操作。兩者在原理上相似，但是在實現的細節上存在一些區別。這篇博文主要敘述這兩者之間的區別。 濾波 簡單來說，濾波操作就是圖像對應像素與掩膜（mask）的乘積之和。比如有一張圖片和一個掩膜，如下圖： 那么像素(i,j)的濾波后結果可以根據以 ...
圖像處理中濾波器(卷積核)
本文主要參考來源：圖像處理其實很簡單 線性濾波和卷積的關系：線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法，它可以允許我們對圖像進行處理，產生很多不同的效果。做法很簡單。首先，我們有一個二維的濾波器矩陣（有個高大上的名字叫卷積核）和一個要處理的二維圖像。然后，對於圖像的每一個像素點，計算它的鄰域像素 ...
圖像處理中的卷積操作和高斯核
卷積就是濾波操作，將中心點與其鄰域加權相加，得到的值就是中心點的新值。濾波之后的中心點的像素值用它周圍的點的像素值的加權平均代替，使得邊界變得更加模糊（低通濾波） 高斯核 高斯核的函數圖像是一個正態分布鍾形線，坐標越趨近中心點，值就越大，反之越小。也就是說離中心點越近權值就越 ...
理解數字圖像處理中的卷積
理解數字圖像處理中的卷積 徹底理解數字圖像處理中的卷積-以Sobel算子為例 作者:FreeBlues 修訂記錄 2016.08.04 初稿完成 概述 卷積在信號處理領域有極其廣泛的應用, 也有嚴格的物理和數學定義. 本文只討論卷積在數字圖像處理中 ...
Matlab 圖像處理中卷積的幾種實現
代碼 總結 觀察 cmp 矩陣后發現三者數值一樣，但通過計算誤差發現，仍然存在極小的誤差，這與函數的實現原理有關，因此可以近似地認為以上三種方法能夠獲得一樣的卷積效果。 使用 conv2(A,B) 實現卷積，A 為圖像，B 為核。 使用 imfilter(A,rot90(B ...
圖像處理基本算法-卷積和相關
在執行線性空間濾波時，經常會遇到兩個概念相關和卷積 二者基本相似，在進行 圖像匹配是一個非常重要的方法。 相關是濾波器模板移過圖像並計算計算每個位置乘積之和的處理 卷積的機理相似，但濾波器首先要旋轉180度 相關的計算步驟： （1）移動相關核的中心元素，使它位於輸入圖像待處理像素的正上方 ...