图像卷积原理及运算方法

原理

卷积，有时也叫算子。用一个模板去和另一个图片对比，进行卷积运算。目的是使目标与目标之间的差距变得更大。卷积在数字图像处理中最常见的应用为锐化和边缘提取。
如边缘提取，假如目标像素点和它周边的值（上下左右前后的临点，具体的比邻范围依赖于算子的大小，3*3的算子比邻范围为1，5*5的为2，以此类推）得有较大差异，那么就可以通过这个算子对原图矩阵中的这个位置进行卷积运算，得出的值和该像素点原来的灰度值会产生显著的差异。当这种前后差异超过我们预设的范围后，就将这个像素点标记为0（白色），其余点标记为255（黑色），这样就得到了一黑色为背景，白色线条作为边缘或形状的边缘提取效果图。
锐化算子：通过卷积运算，可以增大矩阵每一个元素与周边元素的方差，轻则起到锐化作用，重则成了边缘提取。反之，则是去噪过程。这种矩阵运算可以在空间域上，图像经过量化其实就是以矩阵的形式存在的。

运算方法

假设卷积核h为

待处理矩阵x为

求x*h

将卷积核旋转180°，即
将卷积核h的中心对准x的第一个元素，然后h和x重叠的元素相乘，h中不与x重叠的地方x用0代替，再将相乘后h对应的元素相加，得到结果矩阵中Y的第一个元素。如：

所以结果矩阵中的第一个元素Y11 = -1 * 0 + -2 * 0 + -1 * 0 + 0 * 0 + 0 * 1 + 0 * 2 + 1 * 0 + 2 * 5 + 1 * 6 = 16
x中的每一个元素都用这样的方法来计算，得到的卷积结果矩阵为

图像卷积原理及运算方法相关推荐

图像卷积原理及MATLAB实现
数字图像卷积原理,matlab的conv2函数,不使用con2函数实现卷积图像卷积原理卷积,Convolution.卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果.如果卷积的变量是序列x(n)和h(n) ...
gcn在图像上的应用_每日摘要|基于CNN 特征的图像卷积网络识别杂草和作物
文章信息标题:CNN feature based graph convolutional network for weed and crop recognition in smart farming ...
计算机组成原理笔算乘法改进,计算机组成原理(唐朔飞)运算方法 PPT.ppt
计算机组成原理(唐朔飞)运算方法 PPT.ppt (62页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦! 23.9 积分第6章教学内容§6.1 无 ...
深度学习：图像的卷积原理和本质（详解）。
首先,介绍图像卷积的计算过程. 在计算机视觉领域,卷积核.滤波器通常为较小尺寸的矩阵,比如3×33×3.5×55×5等,数字图像是相对较大尺寸的2维(多维)矩阵(张量),图像卷积运算与相关运算的关系如 ...
CV：计算机视觉技术之图像基础知识(二)—以python的skimage和numpy库来了解计算机视觉图像基础(图像存储原理-模糊核-锐化核-边缘检测核，进阶卷积神经网络(CNN)的必备基础)
CV:计算机视觉技术之图像基础知识(二)-以python的skimage和numpy库来了解计算机视觉图像基础(图像存储原理-模糊核-锐化核-边缘检测核,进阶卷积神经网络(CNN)的必备基础) 目录 ...
python二维图颜色函数_Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例
本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 二维图像卷积运算一代码 import numpy as np from scipy i ...
python图像卷积_图像处理——卷积原理、二维卷积python实现
一:什么是卷积离散卷积的数学公式可以表示为如下形式: f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数,g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果. 举例如下: 假设g(i)是一个一维的函数,而且代 ...
python 图像卷积_[卷积神经网络(CNN)中的卷积核到底是如何提取图像特征的（python实现图像卷积运算）]...
1.前言我们知道,卷积核(也叫滤波器矩阵)在卷积神经网络中具有非常重要的作用.说白了,CNN主要作用在于提取图像的各种特征图(feature maps). CNN主要是通过卷积运算来完成特征提取的. ...
基于MATLAB的图像卷积运算
卷积简介卷积广泛应用于信号.图像和机器学习等领域,但是对于非数学专业的同学来说,是一个比较陌生和懵懂的概念.卷积(Convolution)是数学上的一种积分变换,主要作用是为了获取某个函数的局部信息 ...

图像卷积原理及运算方法

原理

运算方法

图像卷积原理及运算方法相关推荐

最新文章

热门文章