相关滤波—非均匀权重

我们要做的就是做一些所谓的非均匀权重。

现在概括为根据相邻像素的相对位置允许不同的权重：

这意味着，在每个位置上我们的权值将不同于除以 $(2k+1)^2$ 。

所以这些非均匀的权值被写成 $H(u, v)$ 。如图：

$H(u, v)$ 就是你要用的权值，仍然是整个式子的一部分，但是现在这些不同的权值会随着滤波器的移动而应用。

这个操作就称为相关或互相关，表示为 $G = H\otimes F$ 。我们认为G是H与F的相关或互相关。

顺便提一下，这个H被很多东西所引用。

它被称为一个内核，它被称为掩码，它被称为系数。

它只是使用在线性权重的矩阵。

顺便说一句，如果你们中的任何一个人参加过机器学习课程，而且你们已经开始学习机器学习内核和内核技巧了。

这里有一个非常微小的关系，但实际上它是一个完全不同的东西。

我们正在考虑将这些内核作为我们进行计算的掩码。

加深理解视频：
https://www.youtube.com/watch?v=C3EEy8adxvc

对于公式中的双 $\sum_{i=1}^{n}{X_i}$ 的正确计算：

https://www.youtube.com/watch?v=24G2E_ktXUs

——学会编写自己的代码，才能练出真功夫。

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