卷积常用在信号处理中,而图像数据也可以看作是一种信号数据,例如图像中的每一行可以看作测量亮度变化的信号数据,每一列也可以看作亮度变化的信号数据,因此也可以对图像进行卷积操作。在信号处理中卷积操作需要给出一个卷积函数与信号进行计算,图像的卷积形式与其相同,需要给出一个卷积模板与原图像进行卷积计算。整个过程可以看成是一个卷积模板在另外一个大的图像上移动,对每个卷积模板覆盖的区域进行点乘,得到的值作为中心像素点的输出值。卷积首先需要将卷积模板旋转180°,之后从图像的左上角开始移动旋转后的卷积模板,从左到右,从上到下依次进行卷积计算,最终得到卷积后的图像。卷积模板又被称为卷积核或者内核,是一个固定大小的二维矩阵,矩阵中存放着预先设定的数值。

用卷积模板中的系数乘以图像中对应位置的像素数值,并对所有结果求和,针对图表示的卷积步骤,其计算过程如式所示,最终计算结果为84.

将卷积模板在图像中从左至右从上到下移动,重复以上3个步骤,直到处理完所有的像素值,每一次循环的处理结果如图所示。

卷积在信号处理和图像分析中广泛应用,通过对图像进行卷积计算,可以提取特征或进行滤波。这个过程涉及卷积模板(或称卷积核),它在图像上滑动并进行点乘运算,然后求和得到新像素值。在边缘处理时,通常使用零填充来确保所有模板元素都有对应像素。
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