图像处理 卷积 Convolution

最新推荐文章于 2021-03-13 03:28:27 发布
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#图像处理 #c

本文探讨了使用Java进行图像像素处理及卷积操作的方法，并深入解析了频谱分析技术。通过具体实例介绍了如何实现图像滤波和频谱分析，为读者提供了丰富的实践指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://www.developer.com/java/other/article.php/3579206/Processing-Image-Pixels-Understanding-Image-Convolution-in-Java.htm


http://www.developer.com/java/other/article.php/3484591/Convolution-and-Frequency-Filtering-in-Java.htm


http://www.developer.com/java/other/article.php/3436341/Spectrum-Analysis-Using-Java.htm





http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/7038938


http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b700c4c0102dyw6.html


http://www.doc88.com/p-808215269008.html


http://hi.baidu.com/hjflyblue/item/b3f2dfaee726c7a328ce9d32


http://www.docin.com/p-340004270.html

调整大小和处理PHP中的图像（带有示例）
代码教主
06-19 462
在我之前的教程中，我们讨论了使用PHP GD库进行基本图像操作 。 在该教程中，我简要介绍了该库，并向您展示了如何从文件加载图像或如何在PHP中从头开始创建图像。 之后，我们学习了如何使用GD裁剪，旋转，缩放和翻转图像。 我介绍了imagefilter()函数，以将不同的滤镜应用于脚本中加载的图像资源。 我还提到了GD中的一些有用函数，例如imagesx()和imagesy()来获取加载图像的...
医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_图像处理——卷积神经网络运算过程详解...
weixin_39692037的博客
11-20 1417
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络，是当今图像处理的主流技术。说起CNN卷积网络，不得不说2012 年Alex Krizhevsky 凭借它们赢得了那一年的 ImageNet 大赛(由斯坦福大学李飞飞发起的世界级人工智能大赛)，AlexNet将图像分类误差记录从 26% 降低到 15%，之后很多公司开始将深度学习作为的核心技术发展。...
Convolution
飞龙马的专栏
09-14 3773
from:http://www.songho.ca/dsp/convolution/convolution.html ←Back Convolution Convolution is the most important and fundamental concept in signal processing and analysis. By using convolut
图像滤波和图像混合 Image Filtering and Hybrid Images
GarfieldEr007的专栏
01-08 6874
(Look at image on right from very close, then from far away.) Project 1: Image Filtering and Hybrid Images CS 143: Introduction to Computer Vision Brief Due: 11:59pm on Friday, September 20t
图像处理中滤波（filtering）与卷积（convolution）的区别
lwei的专栏
08-30 1万+
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 一、原理 1、滤波 简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
图像处理中 correlation 和 convolution 的联系和区别
hi
03-01 4633
<br />未完待续
详细解析CNN中卷积(Convolution)的背后逻辑
09-22
适用人群：适合有一定信号处理及图像处理理论基础的研究学者或技术人员，也适用于希望掌握神经网络中的卷积机制及其原理的学习者。 使用场景及目标：目的在于让读者深入了解并熟练运用卷积概念，无论是应用于信号...
nodejs-convolution-image:nodejs卷积图像处理
05-14
在这个特定的项目 "nodejs-convolution-image" 中，我们看到它是针对图像处理的一个实现，特别是利用卷积操作来改变或增强图像的特性。卷积在图像处理领域是一个基础且重要的概念，它涉及到对图像应用数学滤波器来...
用卷积滤波器matlab代码-Image-Convolution:图像卷积
05-21
basic_convolution（image，kernel）将灰度图像（2D矩阵）和过滤内核（2D矩阵）作为输入，并将卷积后的图像结果作为灰度图像返回，其大小和数据类型与输入相同图像。 关于扩展卷积 第一部分是边界处理：代码中心对...
java图像处理图片卷积浮雕化,图像处理之vImage（二）——卷积
weixin_31140959的博客
03-13 473
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。如果你对...
SSE图像算法优化系列十一：使用FFT变换实现图像卷积。
weixin_34402090的博客
09-02 302
      本文重点主要不在于FFT的SSE优化，而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程。       关于FFT变换，有很多参考的代码，特别是对于长度为2的整数次幂的序列，实现起来也是非常简易的，而对于非2次幂的序列，就稍微有点麻烦了，matlab中是可以实现任意长度FFT的，FFTW也是可以的，而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换，查看Opencv的代码，可以发现其只有对...
图像处理算法——卷积
xiansong1005的博客
06-10 7487
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】卷积算法
热门推荐
雪夜的专栏
06-06 4万+
本文索引： 一 什么是卷积 二 相关算子 三 卷积算子 四 边缘效应 五 常用的卷积核及其用途 六 一个例子使用卷积实现模糊效果 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
图像处理中的三次卷积插值(Cubic Convolution)
Struggler的专栏
04-29 2万+
　　图像插值常用于二维图像中的缩放，以及图像畸变校正。由于图像数据量一般都比较大，本文主要参考Cubic Convolution Interpolation for Digital Image Processing一文，实现并分析文中提出的三次卷积插值算法。三次卷积插值算法的精度介于现行插值和三次样条算法之间，但他才用卷积的方式，减少了计算量，而且在两个方向的插值是可分的，是高档图像软件中图像缩放...
图像处理-神奇的卷积核
阳光玻璃杯
06-02 2万+
关于卷积的理论这里就不啰嗦了。最近初步学习图像图例，使用java写点个对图像进项卷积操作的代码，实验的过程中感觉颇为惊奇，原来觉得高深的图像的锐化、浮雕、边缘检测等技术，原来用简单的卷积就可以轻松实现。 我首先将一副彩色的图像使用photoshop将其转换为灰度的raw格式，这简化了程序。转化后的图像如图所示： 接下来要对该图像做卷积操作，下面的类中只有一个静态方法，它能对raw格式灰度图像数据
使用卷积神经网络进行图片分类 1
oxuzhenyi的博客
06-20 2万+
卷积神经网络原理 一、实验介绍 1.1 实验内容 本课程将会先带你理解卷积神经网络的原理，了解卷积神经网络的一些特性。然后动手使用caffe深度学习框架训练一个卷积神经网络模型，并用训练好的模型进行图片分类。 学习本课程之前，请先学习课程814 使用python实现深度神经网络以了解必要的基本概念，本实验中涉及到的深度学习基本概念将不会再次阐述。同时建议学习课程744 深度学习初探——入门
神奇的图像处理算法
xuming406的专栏
08-17 878
转载于：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/amazing_algorithms_of_image_processing.html 作者： 阮一峰 日期： 2011年8月13日 几周前，我介绍了相似图片搜索。
[cv] convolution in frequency domain
matrixdodo
05-17 980
convolution in frequency domainconvolution in spatial domain == multiplication in frequency domain.FFT Fast Fourier Transformsmoothing and blurlow and high pass filter properties of Fourier TransformFo
matlab图像处理卷积神经网络
最新发布
07-30
在使用 MATLAB 进行图像处理并应用卷积神经网络（CNN）时，MATLAB 提供了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），支持构建、训练和评估 CNN 模型。以下是一个完整的应用指南，涵盖从数据准备到模型训练和评估的全...
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