图像卷积的物理意义

图像卷积的物理意义

问题一：深度学习 卷积为什么可以卷出特征 卷积神经网络的特点就是权重共享，利用不同的卷积核对输入的图像进行卷积，可以得到一张张特征图，建议你看看这些卷及神经网络的资料:blog.csdn.net/...775360问题二：如何理解卷积，另外如何理解图像处理中的卷积 卷积的运算可以分为反转、平移，相乘，求和。
在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程，就是先把小矩阵反转，然后平移到某一位置，小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格，然后把对应小格里面的数相乘，把所有对应小格相乘的结果相加求和，得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值，替换原来的值。就是上述说到的，反转、平移、相乘、求和。
一般图像卷积就是从第一个像素（小格）开始遍历到最后一个像素（小格）。之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积，只是模板不同。问题三：为什么要对图像卷积处理 刚刚 接触对方 彼此对对方有意思
还不 是 很熟 对你 的关心
但热恋时候是人生最快乐的 但也是有 保质期问题四：图像卷积处理之后为什么会变模糊？ 大而深的道理我也不懂，不过简单明了的我可以告诉你。
图像的预处理，总是要关联像素点的领域（如3x3、5x5），而一关联了领域，就会将领域中的值也计算到图像中来，所以图像会变得模糊一些，但是特征会表现的更稳定一些。
假如下面一个阵列：
1 1 1
1 5 1
1 1 1鼎这样最中间的值为5，与边上的值相比大了四。而如果与领域关联再使用一些算法，如均值之后，那么就会得到（1*8+5）/9=1.444444，中间的5会被值为1.444，这样再来与1比较时，差距就很小了。大部分的图像预处理函数都有这样的效果，如滤波函数。问题五：数字图像处理中相关和卷积的区别 所谓相关算法，实际上是通过卷积计算来实现的。问题六：有关卷积的问题，这两个图形的卷积怎么画？ 将第二个图形翻转得到红色的矩形
然后平移t个单位
（t0时，向右平移，蓝色矩形）
对t的取值分情况讨论
在与第一个图形相交的区域内求积分，得到卷积
卷积的图形为一个梯形
卷积的计算过程如下：
卷积的图像是一个梯形
草图如下：问题七：为什么要对图像卷积处理 图像的卷积是对图像处理的一个基本方法，FFT变换以及其他变换都市基于此揣，经过变换以后 的图片往往能减除图像的噪声，比原图像易于处理，分析问题八：XP会不会比98更加充分的发挥硬件的性能，从而使游戏运行更顺畅？ 作为服役十余年的系统，它已经迎来了自己的归宿。现在，全世界的网友不禁为这一顽强存在于microsoft十余载的系统肃然起敬。只有不断地探索、尝试、创新，才能使系统运行更人性化。这一点，是XP无法与7和8.1相媲美的。

我好好复习下