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文档简介
1、精选优质文档-倾情为你奉上1.使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数， 是一个权矩阵。 卷积示例： 3 * 3 的像素区域R与卷积核G的卷积运算： R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9 2.使用模板处理图像的问题： 边界问题：当处理
2、图像边界像素时，卷积核与图像使用区域不能匹配，卷积核的中心与边界像素点对应， 卷积运算将出现问题。 处理办法： A 忽略边界像素，即处理后的图像将丢掉这些像素。 B 保留原边界像素，即copy边界像素到处理后的图像。3.常用模板：如果你刚刚接触图像处理,或者离开大学很长时间,一看到卷积这个东西,肯定和我一样感到晕菜.那么就复习一下,并且实际的写个程序验证一下,我保证你这辈子不会再忘记卷积的概念了.我们来看一下一维卷积的概念.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
3、.实际的过程就是f(x) 先做一个Y轴的反转,然后再沿X轴平移t就是f(t-x),然后再把g(x)拿来,两者乘积的值再积分.想象一下如果g(x)或者f(x)是个单位的阶越函数. 那么就是f(t-x)与g(x)相交部分的面积.这就是卷积了.把积分符号换成求和就是离散空间的卷积定义了.那么在图像中卷积卷积地是什么意思呢,就是图像就是图像f(x),模板是g(x),然后将模版g(x)在模版中移动,每到一个位置,就把f(x)与g(x)的定义域相交的元素进行乘积并且求和,得出新的图像一点,就是被卷积后的图像. 模版又称为卷积核.卷积核做一个矩阵的形状.卷积定义上是线性系统分析经常用到的.线性系统就是一个系统的输入和输出的关系是线性关系.就是说整个系统可以分解成N多的无关独立变化,整个系统就是这些变化的累加.如 x1-y1, x2-y2; 那么A*x1 + B*x2 - A*y1 + B*y2 这就是线性系统. 表示一个线性系统可以用积分的形式 如 Y = Sf(t,x)g(x)dt S表示积分符号,就是f(t,x)表示的是A B之类的线性系数.看上去很像卷积呀,对如果f(t,x) = F(t-x) 不就是了吗.从f(t,x)变成F(t-x)实际上是说明f(t,x)是个线性移不变,就是说 变量的差不变化的时候,那么函
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