矩阵卷积运算的具体过程,很简单

矩阵卷积运算的具体过程,很简单最近在看图像处理 卷积运算这一块也查了很多 但是感觉都写的太复杂 我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程 假设有一个卷积核 h 就一般为 3 3 的矩阵 有一个待处理矩阵 x h x 的计算过程分为三步第一步 将卷积核翻转 180 也就是成为了第二步 将卷积核 h 的中心对准 x 的第一个元素 然后对应元素相乘后相加 没有元素的地方补 0 这样结果 Y 中的第一个元素值 Y11

最近在看图像处理,卷积运算这一块也查了很多,但是感觉都写的太复杂,我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程。

假设有一个卷积核h,就一般为3*3的矩阵:

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

有一个待处理矩阵x:

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

h*x的计算过程分为三步

第一步,将卷积核翻转180°,也就是成为了

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

第二步,将卷积核h的中心对准x的第一个元素,然后对应元素相乘后相加,没有元素的地方补0。

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

这样结果Y中的第一个元素值Y11=1*0+2*0+1*0+0*0+0*1+0*2+-1*0+-2*5+-1*6=-16

第三步每个元素都像这样计算出来就可以得到一个输出矩阵,就是卷积结果

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

……………………

像这样计算,其他过程略了。

最后结果

矩阵卷积运算的具体过程,很简单

注意:

我这里是用0补全原矩阵的,但我们不一定选择0。在Opencv的cvFilter2D函数中,就没有使用0来补全矩阵,而是用了边缘拷贝的方式,下一篇我会介绍Opencv的CvFilter2D函数卷积运算过程。

 

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