看了很多关于卷积的介绍,一直感觉不怎么理解,今天彻底研究下:
我们知道图像是由像素构成的,图像中的行和列一起构成了图像矩阵,比如一个分辨率800*400的图像,同时也是一个大矩阵,这个矩阵有着400行和800列.假设有一个3*3的滤波小矩阵(卷积核),
在进行卷积运算的时候,我们便利整个图像大矩阵中的每一个像素,先取一个像素,然后取这个像素周围的一圈像素,构成一组3*3的矩阵,与卷积核对应位置的值相乘,把相乘的结果在相加,把相加的结果作为新的值存入结果.概括如下:
卷积就是对图像大矩阵和小矩阵对应位置元素值相乘以后再求和的操作就叫卷积(Convolution)或者叫做协相关(Correlation).
看图:
-8就是我们卷积操作以后得到的结果.将这个结果存入大矩阵对应的位置,就完成了对这个像素的卷积.
