图像处理中的卷积运算

最新推荐文章于 2024-12-11 15:14:29 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-11 15:14:29 发布 · 4.7k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图像处理 #算法

      卷积是对矩阵中的每一个元素进行的操作，卷积所实现的功能是由其卷积核的形式决定的，卷积核是一个大小固定、有数值参数构成的矩阵，矩阵的中心为参考点(anchor point)或锚点，矩阵的大小称为核支撑。

      卷积计算法：要计算一个特定点的卷积值，首先将核的参考点定位到该特定点，核的其余元素覆盖矩阵中相对应的局部周围点。对于每一个核中的的点，得到这个点的值与数组中特定点的值的乘积并求所有这些乘积的累加和，即该特定点的卷积值，用这个结果替代该特定点的值。通过在整个图像上移动卷积核，对图像的每个点重复此操作。

下图说明了一个卷积核如何在矩阵中进行运算：

 

卷积与图像处理
qq_21176497的博客
10-06 4993
图像处理与卷积卷积操作示例 卷积操作示例 我们在图像处理中遇到的数字图像通常分为两种： 单色（灰度）图像：每个像素的亮度用一个数值来表示，取值范围0-255，0表示黑、255表示白，其他值表示处于黑白之间的灰度 彩色图像：用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。三元组的每个数值也是在0-255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255表示相应的基色在该像素中取得最大值。 以简单的灰度图像为例，每一张图像都可以看作是由像素值构成的二维矩阵。我们平时熟悉的平移、虚化、锐化等操作在这一层面上是如何实现的，其实，都
卷积运算和图像处理
可为测控的机器视觉专栏
01-18 1630
在一系列的过程中，这些计算结果是一组小的值，这些值都在一个压缩的集合中保存了输入值。仿射变换用于通过一个称为核的矩阵来改变向量的值，核的值集可以是预先确定的，也可以是导出的。过度拟合是由具有相同数据的神经网络内的训练节点引起的问题，一旦出现不熟悉的问题，将导致精度损失。通过更改前面提到的属性，可以根据自己的喜好自定义操作的详细信息，以增加每个卷积操作中表示的信息量。还可以使用其他类型的填充，例如reflective padding，但是为了简单起见，图4中所示的零填充将是讨论的重点。
图像处理（卷积）
xiaojiang0805的专栏
05-26 3万+
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）。 说明： 令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为 因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统
理解图像卷积操作的意义
热门推荐
zhangxu
05-16 10万+
数字信号处理中卷积 卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出，所在一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号（当然要求这个系统是线性时不变的）。 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则...
图像处理线性滤波（基础算子、卷积、拉普拉斯）
cszhangchao的专栏
04-25 7916
图像处理－线性滤波－1 基础（相关算子、卷积算子、边缘效应） 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。   1.相关算子（Correlation Operator)        定义：,  即 ，其中ｈ称为相关核(Kernel).
图像处理——卷积
Leh1ng的博客
12-11 4288
这是通过数学公式进行的描述，但是我们要了解的是关于图像处理方面的，所以就没有那么的抽象。我们只需要知道，是怎么通过卷积去处理图像的，处理完成后的图像是什么样的就可以。在图像处理方面，卷积操作指的就是使用一个，对图像上的像素进行处理。经常用来进行边缘检测和图像的模糊处理。卷积核一般是四方形的网格结构（2X2、3X3），是一个方形的结构，每一个区块都有相应的权重值。step1：把卷积核的中心放在要进行计算的该像素上step2：翻转核之后再依次计算核中每个元素的权重值和其覆盖的图像像素值相乘。
Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例
12-25
本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 二维图像卷积运算 一 代码 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as...
图像处理中卷积的作用
Europe233的博客
05-30 4294
1
图像处理卷积代码
11-07
卷积是数学上的一个概念，当应用于图像处理时，它是通过滑动一个称为卷积核（或滤波器）的小窗口在图像上进行运算，来改变原始图像的像素值。这个过程可以视为卷积核与图像的每个局部区域进行乘法操作后求和的结果。...
图像处理之——卷积
cys119的博客
11-22 2215
vImage学习笔记——卷积（Convolution） 卷积（Convolution）是一个常用的图像处理技术，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度。卷积的常用技术是创建滤镜，使用卷积技术，你可以获取一些流行的图像效果，比如模糊（blur）、锐化（sharpen）及边缘检测（edge detection），这些效果在Photo Booth、iPhoto和Aperture都有广泛使用。 ...
图像卷积操作
weixin_40062244的博客
01-05 7084
了解图像卷积操作 利用pytorch实现图像卷积
图像处理中的卷积---1.卷积
chushan89的专栏
11-25 8681
首先，从数学角度来看，卷积的定义是：函数f(x)与g(x)的卷积写作f*g，定义为两个函数（在f(x)做翻转和平移变换后）乘积的积分，数学形式如下： [1] 如果我们将积分离散化考虑，得到公式[ 2] [2] 若我们将函数g(x)定义为一个区间函数[3], 那么f(x)与g(x)的卷积就变成了，计算f(x)以x为中心，在[x-k,x+k]区间内的均值。 [3] 当然
图像处理算法——卷积
xiansong1005的博客
06-10 7490
一、 什么是卷积？      在图像处理中，卷积操作指的是使用一个卷积核对图像中的每个像素进行一系列操作。       卷积核（算子）是用来做图像处理时的矩阵,图像处理时也称为掩膜，是与原图像做运算的参数。卷积核通常是一个四方形的网格结构（例如3*3的矩阵或像素区域），该区域上每个方格都有一个权重值。       使用卷积进行计算时，需要将卷积核的中心放置在要计算的像素上，一次计算核中每个元素和其...
图像处理-卷积实现
weixin_51248645的博客
08-30 804
图像处理，通过卷积计算，得到想要的图像
图像处理之理解卷积
web开发
12-04 539
图像处理之理解卷积 一：什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式： f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。 举例如下： 假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f(x)可以表示为 F=[...
OpenCV图像处理——卷积操作
lzh的博客
12-02 1858
OpenCV卷积操作
图像处理-模板、卷积的整理
求知若饥，知行合一
04-04 2万+
一：什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式： f(x) =  - 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。 举例如下： 假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f(x)可以表示为 F=[1,2,2,2,2,2,
图像处理中的卷积问题
nyyjs的专栏
11-12 1508
卷积概念引入之滤波 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator) 定义：, 即， 其中ｈ称为相关核(Kernel). 步骤： 1）滑动核，使其中心位于输入图像g的（i，j）像素上 2）利用上式求和，得
图像处理 卷积的意义！
mingbujingren的专栏
12-28 2462
卷积的简单解释
图像处理卷积运算公式
最新发布
02-07
### 图像处理中的卷积运算数学公式 在图像处理领域，卷积运算是指通过对图像应用特定的核（kernel），来达到不同的图像处理效果。对于二维连续函数 \(f(x,y)\) 和卷积核 \(C(u,v)\)，其卷积定义如下： \[ g(x, y) = \int_{-\infty}^{\infty}\int_{-\infty}^{\infty} f(\xi,\eta) C(x-\xi,y-\eta)d\xi d\eta \] 当转换到离散情况下，即针对实际数字图像时，则变为求和形式而非积分[^2]。 具体来说，在计算机视觉中更常见的是离散版本的表达方式: \[ g(i,j)=\sum_m\sum_n f(m,n)c(i-m,j-n) \] 这里\(g(i,j)\)表示输出图像的位置\((i,j)\)处像素值；\(c\)代表用于操作原图\(f\)上的每一个位置的小矩阵或滤波器窗口，也称为内核(kernel)[^3]。 为了更好地理解这一过程，下面给出一段Python代码片段展示如何手动计算简单的二维数组之间的卷积： ```python import numpy as np def convolve_2d(image, kernel): # 获取输入参数尺寸 img_h, img_w = image.shape[:2] ker_h, ker_w = kernel.shape[:2] # 计算填充宽度 pad_h, pad_w = int(ker_h / 2), int(ker_w / 2) # 对原始图片进行零填充以保持大小不变 padded_image = np.pad(image, ((pad_h,pad_h),(pad_w,pad_w)), mode='constant') output = np.zeros_like(image) for i in range(img_h): for j in range(img_w): roi = padded_image[i:i+ker_h, j:j+ker_w] output[i][j] = np.sum(np.multiply(roi,kernel)) return output ``` 此段程序实现了基本的二维卷积功能，并可用于执行诸如Sobel边缘检测等任务[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值