卷积运算是信号处理中的一种基本运算,它描述了两个函数(或序列)之间的相互作用。在图像处理中,卷积运算通常是指将图像(或图像的一部分)与一个较小的矩阵(即卷积核)进行相乘并求和的过程。这个过程可以看作是一个滑动窗口在图像上移动,每次移动时都将窗口内的图像像素与卷积核的对应元素相乘并求和,然后将结果作为...
而卷积过程，就是用一个3x3的卷积核，去逐步扫描图片：横着扫完竖着扫，每扫一次，就将逐个像素点的值...
卷积神经网络的特点以及训练过程 首先明确:卷积神经网络的训练是为了得到卷积核,方便之后进行其他操作 卷积神经网络的特点 1、局部感知: 一般认为图像的空间联系是局部的像素联系比较密切,而距离较远的像素相关性较弱,因此,每个神经元没必要对全局图像进行感知,只要对局部进行感知,然后在更高层将局部的信息综合起来得到全...
锐化操作可以分为两步,首先,将原本的图像“减去”平滑后的图像,得到的就是一些边缘的信息,把这些边缘的信息叠加到原本的图像当中,就使得边缘更加明显,从而达到了锐化的效果,如图所示: 以上,我们可以看出,通过设计不同的卷积核(包括卷积核的大小还有各个元素的值),与图像进行卷积之后,可以得到多样的效果。 去噪 高斯...
图像处理(卷积)作者太棒了 图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子、卷积算子、边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子(Correlation Operator) ...
1. 卷积的三种模式 深度学习框架中通常会实现三种不同的卷积模式,分别是 SAME、VALID、FULL。这三种模式的核心区别在于卷积核进行卷积操作的移动区域不同,进而导致输出的尺寸不同。我们以一个例子来看这三种模式的区别,输入图片的尺寸是5x5 ,卷积核尺寸是 3x3 ,stride
卷积核在左边图像上滑动，同时做互相关运算，也就是对应元素相乘在相加。由于原图像多数元素都为0，只在...
卷积对输入图像使用了一种通用的滤波效果,其通用性体现在输出图像的像素点与对应的原图像周围的像素点存在某种特定的数值关系。例如,如果是与原图像像素点周围3X3的区域存在数值关系,我们可以将这种区域的数值关系用3X3卷积核表示。原图像与卷积核进行卷积运算即可得到输出图像。其滤波效果主要体现在,由于卷积核每个像素的...
卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现。只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小。但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特...
卷积操作在图像处理中有着广泛的应用。下面简要介绍一些常见的卷积操作及其应用场景。 1、锐化滤波 锐化滤波是一种常用的卷积操作,其主要作用是增强图像的边缘和细节。锐化滤波通常使用以下卷积核: $\begin{bmatrix}0 & -1 & 0 \\ -1 & 5 & -1 \\ 0 & -1 & 0 \end{bmatrix}$ 使用这个卷积核进行锐...