卷积神经网络-图像卷积的概念

卷积神经网络：图像卷积的概念解析
最新推荐文章于 2023-09-15 16:13:44 发布
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#神经网络 #函数

本文介绍了卷积的概念，从连续空间的卷积定义出发，阐述了卷积在图像处理中的应用，即图像f(x)与模板g(x)通过卷积运算生成新的图像。卷积核作为模板在图像上移动，对相交元素乘积求和，形成卷积后的图像点。卷积在分析线性系统时也起到关键作用，线性移不变系统的输出可通过输入和系统线性特征函数的卷积得到。

连续空间的卷积定义是 f(x)与g(x)的卷积是 f(t-x)g(x) 在t从负无穷到正无穷的积分值.t-x要在f(x)定义域内,所以看上去很大的积分实际上还是在一定范围的.

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深度解析卷积神经网络中的卷积操作
赵凯月的博客
08-01 2203
学习过信号处理的人知道，信号上的卷积操作是通过一个信号旋转后再在信号上进行移动逐渐得到重叠后的新信号。与图像上的卷积操作不同，图像上的卷积操作实际上是图像的感受野与卷积核进行加权和，终其原因是因为，数学上的卷积操作与图像上的卷积操作不同。 一、数学中的卷积 数学中的卷积操作分为两种，一种是连续函数进行卷积操作。另外一种是离散卷积操作。图像中由于是离散的点，以下将着重介绍离散卷积操作的详细步骤。 1、准备工作 矩阵的卷积准备一共是分为两个，一个是待处理矩阵X；一个是3x3的卷积核。 卷积核的矩阵如下； 待处
理解图像卷积操作的意义
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图像卷积的理解数字图像处理中卷积边界补充问题 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作，其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程 如下图： 图1-1 这张图反映了整个卷积过程中的一次相乘后相加的结果：这张图选用3*3的卷积核，卷积核内有九个数值，分别与大小为7*7的图像对应位置的像素值相乘相加，最终得到的结果是-8，代替了原来图像上
【图像处理】卷积算法
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什么是图像卷积
naruhina的博客
03-08 2万+
本文章内容 1 连续时间信号的卷积 2 离散时间信号的卷积 3 图像卷积是什么 4 图像卷积的一些应用 文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出 （1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以y轴为对称轴反...
卷积神经网络-基于卷积神经网络实现的图片分类算法.zip
05-03
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，专门设计用于处理具有网格状结构数据，如图像、声音等。在图片分类任务中，CNN因其独特的优势而成为主流方法。本资料包可能包含了一...
卷积神经网络-计算机.docx
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN）是一种非常强大的深度学习模型，主要用于处理图像相关的问题。在过去的几年中，卷积神经网络在计算机视觉领域的应用取得了巨大的成功，并且在自然语言处理...
基于python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现
05-04
在图像处理领域，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为了图像去噪的主流技术之一。Python作为广泛使用的编程语言，结合其丰富的库资源，使得基于Python的深度学习应用变得尤为便捷。本篇文章将深入探讨...
卷积神经网络-基于tensorflow实现的人脸性别检测算法.zip
05-03
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有二维结构的数据，如图像。在本项目中，卷积神经网络被用来实现一个人脸性别检测算法，该算法能识别出图像中人脸的...
卷积神经网络图像处理完整程序-maltab
10-03
在Matlab中实现卷积神经网络图像处理程序，首先需要准备图像数据集，并对其进行预处理，如缩放、归一化等操作。接着定义网络结构，可以是简单的序列结构也可以是复杂的多分支结构。之后是训练过程，这个阶段网络通过...
图像卷积介绍
再次出发的专栏
06-12 1149
单通道卷积 这个不需多说，网上都是 多通道卷积 输入多通道的图，卷积核也采用相同的通道数，生成的多通道结果，将每个通道对应位置的值相加，即得到 feature map，n 个卷积核就对应生成 n 通道的 feature map; 这也是3 * 256 * 256 => 64 * 256 * 256变换的基础。 空洞卷积（dilated|atrous convolution） 详细参考 直观...
图像卷积的理解
ming5432ming的博客
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本博客谈谈对以下两个问题的理解：  1. 为何图像的卷积是对应元素相乘并求和；  2 为何图像的卷积可以实现图像的模糊或锐化的作用。 问题一：            先借助别人的博客，说明下图像卷积的操作：                     1.1 图像卷积的操作方法：           数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷
图像卷积opencv-python
weiwei152433的博客
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卷积常用在信号处理中，而图像信息可以看作一种信号。 文章目录前言一、图像卷积是什么？二、函数介绍1.函数原型2.函数解释总结参考文献 前言 图像处理中，平滑、模糊、去燥、锐化、边缘提取等等工作，其实都可以通过卷积操作来完成 一、图像卷积是什么？ 在计算机看来，数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 二
图网络上的卷积
w55100的博客
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前置知识 基本符号 梯度▽， 对数量场求梯度▽u，结果为向量。 散度▽·，注意散度符号有点。对向量场求散度▽·A ，点乘结果为数。 拉普拉斯算子△，或写为 ▽2▽^2▽2，定义为梯度的散度。 于是有 ▽f=grad(f)△f=▽2f=▽⋅▽f=div(grad(f))▽f=grad(f) \\ △f=▽^2f = ▽\cdot ▽f = div(grad(f))▽f=grad(f)△f=▽2f=▽⋅▽f=div(grad(f)) 定义式 L=D−WL=D-WL=D−W Combinatorial Lapla
图像中的卷积以及一些难懂公式
三眼二郎
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从百度文库截取了一个公式，版权归原作者所有。主要为了说明在图像中卷积的形式，其实看后面的g(x-u，y-v)感觉挺难受的，以及G(i-m，j-n)。这些要是不懂可以去找我的写的卷积浅显理解，那个一看就懂。这里不必纠结，其实只看是f每一个元素和g对应的每一个元素相乘再相加就好了。积分符号-----其实就是把每个元素表达成了很近于是成了连续的整体了，其实离散了就好看了。直接相乘，相加就好了。前面的两个...
数字图像处理：理解什么是卷积（滤波）、卷积核以及相关参考资料
老猿Python
09-28 1万+
本文使用简要的语言及图像介绍了卷积（滤波）和卷积核的概念及卷积处理过程，有助于不了解卷积的初学者快速理解相关概念。同时提供了可以进一步查阅的参考文档，方便大家更深入理解卷积。
计算机视觉与深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积-[北邮鲁鹏]
m0_49683806的博客
09-15 984
上述定义中，卷积运算将函数 g(x)（或 g[n]）沿着 x 轴（或 n 轴）进行翻转，并与函数 f(x)（或 f[n]）逐点相乘，然后对乘积进行积分（或求和）来获得新的函数 (f * g)(x)（或 (f * g)[n]）。
卷积神经网络 —— 图像卷积
xuechanba的博客
06-02 1万+
卷积神经网络是最具代表性的深度学习算法之一，目前已经被大范围的应用与计算机视觉等领域，并且取得了众多突破性的进展，在学习卷积神经网络之前，我们需要学习图像卷积运算。图像卷积运算是一种图像处理算法。通过它可以实现很多不同的效果。例如，模糊图像中的细节。 提取图像中的边缘和轮廓。 甚至把其变成浮雕效果。 那如何实现图像的卷积运算呢？数字图像在计算机中保存为一个矩阵，矩阵中每一个像素点的值就是图像中对应像素点的灰度值，对数字图像做卷积运算， 就是对图像中的每一个像素点，用它周围像素点的灰度值加权求和，从而
图像卷积
u012005313的专栏
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这几天在进行其它运算时突然发觉自己对于卷积的概念和运算有一些陌生，重新复习一下。 目录 图像卷积概念 图像卷积数学公式 图像卷积注意事项 图像卷积算法实现 图像卷积概念 参考： Convolution Kernel (image processing) 图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段， 图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻...
卷积神经网络------基础理论
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