图像处理--卷积与滤波器的联系

本文探讨了卷积算子在图像边缘检测中的应用,介绍了Sobel滤波器对边缘中心像素的加权处理,并强调了滤波器权重应通过机器学习算法如梯度下降法进行自动学习。

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

卷积与滤波器的联系(??)

  吴恩达解释了如何实现卷积算子(convolution operator),并展示了它如何在图像中检测边缘。他还介绍了其他滤波器,例如Sobel 滤波器,它赋予边缘中心像素更大权重。
  根据吴恩达的解释,滤波器的权重不应该人工设计,而应该使用爬山算法(hill climbing algorithm)来学习,例如梯度下降法。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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