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1、时域卷积=频域相乘
这种频域相乘的特性可以用于快速求一些特定函数的积分，因为『卷积』的本质是积分，而很多特定函数存在傅里叶变换和反变换，所以与其直接求解积分函数，不如把他们变换到频域，直接进行频谱函数『相乘』，然后再反变换回来，就得到积分结果了。
卷积核本质上是一个二维函数，有对应的频谱函数，因而可以看成某种『滤波器』。当我们把图像跟多种卷积核作用时，就能得到不同频段的信号，这也就是卷积神经网络中，『卷积层』的本质作用。
2、图像的几何变换
（1）平移，平移变换矩阵
（2）图像的镜像变换分为水平镜像和垂直镜像
水平镜像：
垂直镜像：
（3）图像的转置就是将图像像素的x坐标和y坐标互换。这样将改变图像的高度和宽度，转置后图像的高度和宽度也将互换。
（4）一般情况下，旋转操作会有一个旋转中心，这个旋转中心一般为图像的中心，旋转之后图像的大小一般会发生改变。
2、图像去噪方法
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