卷积,相关,中值滤波

什么是卷积?什么是相关?什么是中值滤波?

看下例子吧。

有如下输入

卷积,相关,中值滤波_第1张图片

 

模板为

卷积,相关,中值滤波_第2张图片

这怎样计算卷积呢?

首先将模板旋转180度如下:

卷积,相关,中值滤波_第3张图片

然后将上图这个3*3的矩阵与输入的矩阵的左上角

 

卷积,相关,中值滤波_第4张图片

对齐,然后对应元素相乘再相加,如下:

 

得1

然后将模板,向右移动一个单位与

卷积,相关,中值滤波_第5张图片

对齐,然后对应元素相乘再相加,如下:

得2;

然后将模板,再向右移动一个单位与

卷积,相关,中值滤波_第6张图片

再对应元素相乘再相加得:

3

模板到头了,将模板放到下一行的最左边与

卷积,相关,中值滤波_第7张图片

对齐,再计算得:4

如此往复得到卷积后的结果:

卷积,相关,中值滤波_第8张图片

输出的与输入的阶数不同,那输出阶数怎么计算呢?

 

w为输入阶数,f为模板阶数,p为补0的层数(后面会讲到,不要急),s为移动的步长,那么输出的阶数为:

卷积,相关,中值滤波_第9张图片

上例子为,输入为5*5的矩阵,阶数为5,模板为

3*3的矩阵,阶数为3,补0层数为0,s为1,那么输出为(5-3+0*2)/1 + 1 = 3

是3*3的矩阵。

 

为了输出与输入的阶数相同,通常会在卷积前做padding(看题目要求);

在输入矩阵上下左右均补0,

f为输入的卷积核的阶数

补0的层数为

卷积,相关,中值滤波_第10张图片

那么此时的补0层数为(3-1)/2 = 1层

 

得到:

卷积,相关,中值滤波_第11张图片

先把上下左右添上一层0,再把空出来的角添上0.

然后再做卷积

得到

卷积,相关,中值滤波_第12张图片

此时的输出阶数,自己用这个公式算吧

卷积,相关,中值滤波_第13张图片

(5-3+1*2)/1 + 1 =5

 

那么移动步数是什么呢?

看图吧:

如果输入为5*5矩阵,模板为3*3,不做padding

步长为1,怎么移动呢?

卷积,相关,中值滤波_第14张图片

步长为2的自己画图就可以了。

 

那么相关怎么算呢?

就不用旋转180度就可以了。

中值滤波怎么算呢?
    看下面的链接就可以了。

https://m.baidu.com/sf_edu_wenku/view/106d989750e2524de5187ec5

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