人工智能 ----- 卷积的含义

本文详细介绍了卷积的基本概念及其在图像处理中的应用。通过解析卷积数学公式,阐述了其如何帮助求解系统存量的问题,并进一步解释了在图像处理中卷积的具体操作方式。文中特别指出图像作为函数f,而卷积核作为经过180度翻转的函数g。

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卷积基本含义理解

  1. 卷积数学上的公式:在这里插入图片描述
  2. 对于一个系统来说,卷积的价值就是一个系统输入不稳定但是输出稳定,就可以用卷积来求系统的存量。如在对于人来说,不稳定:进食函数f,稳定:消化函数g。按照上边的式子就是在当前时刻x我们求系统的存量,那么这个t就是过去的一个量,f(t)就是在t时间时候的一个值。在这里插入图片描述 3. 在这里直观的理解卷积的含义就是将g函数翻转过来。在这里插入图片描述
  3. 卷积通常用于图像处理中,在图像卷积中,图像处理中将什么当成了f函数,什么当成了g函数。当我们看真实的卷积操作,似乎有点不一样。我们是将图片与卷积核进行先相乘后相加。图像是函数f,卷积核是函数g。但是图像不是系统,没有稳定的输入与稳定的输出。

图像的卷积操作是:周围像素点对当前像素点的影响。g函数不是卷积核,g函数需要翻转180度才是卷积核的形式。(因为卷积核是可以直接倒扣在图像上的)

  1. 如下图,我们要计算周围一圈像素点对当前像素点f(x,y)的影响,我们要求出g函数中的参数,安装形式,是当前时刻减去过去的一个时刻,这里就是 f(x,y) 与 f(x-1,y-1),那么g(x-x+1,y-y+1) = g(1,1).
  2. 在这里插入图片描述
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