二维卷积/矩阵卷积

本文详细介绍了二维卷积的计算方程,包括Valid型、Same型和Full型卷积的计算方法,并通过实例解析了不同类型的卷积过程。在Matlab中的conv2函数中,shape参数用于选择卷积的返回形式。文章通过矩阵相交的四种情况,阐述了卷积操作的实质,并展示了如何进行矩阵的补零处理以得到不同类型的卷积结果。

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二维卷积/矩阵卷积的计算方程

设有矩阵A和矩阵B,它们的卷积结果矩阵的元素可由下列公式计算得来:

C(j,k)=pqA(p,q)B(jp+1,kq+1)

其中的index只要在A,B中valid都要参与运算。
举例来说,令矩阵M为卷积核矩阵,矩阵I为图像矩阵,其元素如下:
M=[1324],I=123234345

要计算二者的卷积,首先令卷积核旋转 180 ,那么M的变态过程如下
首先行翻转:
M1=[3241]

然后列翻转:
M2=[4132]
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