基于Matlab 的离散卷积刘国良(洛阳理工学院 河南洛阳 471000)摘 要:卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。在Matlab 中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积。线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷积具有速度快等优势,圆周卷积采用循环移位,在Matlab 中没有专用函数,需要根据圆周卷积的运
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2024-05-31 10:23:38
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"I listen to the radio"一、低通滤波1. 卷积2. 方盒滤波与均值滤波3. 高斯滤波4. 中值滤波5. 双边滤波二、高通滤波1. Sobel（索贝尔）算子2. Scharr(沙尔)算子3. Laplace(拉普拉斯)算子4. canny算子 系列所有代码，复制粘贴即可运行。 希望有能力的朋友还是拿C++运行一下。本节讨论图像的低通滤波（卷积，方盒，中值双边，高斯），高通滤波
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2024-03-19 13:46:03
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[转]滤波和卷积什么叫滤波：用白话讲就是，一个电信号中有若干种成分，把其中一部分交流信号过滤掉就叫滤波。卷积和滤波的区别：在数字信号处理的理论中，卷给可以说是一种数学运算，而滤波是一种信号处理的方法。卷积就像加权乘法一样，你能说滤波和加权乘法是一样的吗，显然不行；但是滤波最终是由乘法来实现的。自适应滤波就是滤波所用的模板系数会根据图像不同位置自动调整。中值滤波(median filter)简单的说
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2024-05-07 17:11:32
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print(cv2.getGaussianKernel(3, 0))# 结果：[[0.25][0.5][0.25]]源码: https://github.com/ex2tron/OpenCV-Python-Tutorial/blob/master/10.%20%E5%B9%B3%E6%BB%91%E5%9B%BE%E5%83%8F/cv2_source_code_getGaussia
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2023-02-06 19:33:56
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计算机视觉系列教程 (二)卷积与滤波详解什么是滤波？要了解什么是滤波，首先要知道什么是波。图像原本只是一种随时间推移的波形图，也就是图像一开始处于时域状态，而我们并不能从时域图像中看出什么东西（除了一堆突起），而伟大的傅里叶公式让图像从时域中转换到的频域中。
引用一幅图 会看的更加清楚http://blog.jobbole.com/70549/从这幅图中可以看出来，图像其
卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器
AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2023-07-08 17:56:44
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通过文章: 高斯卷积核滤波的实现 我发现：高斯卷积核矩阵的值由矩阵的坐标和Sigma标准差决定，也就是说越靠近核矩阵中心的位置，在滤波过程中所占比重越大。 #include "iostream" #include "math.h" using namespace std; using namespa ...
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2021-07-12 16:06:00
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0. 前言关于卷积核和过滤器的定义，事实上在使用时没有多在意，毕竟能理解作者意思即可。但是这篇文章让我理解了为什么使用深度学习框架定义卷积层时，该层的输出通道=卷积核的个数？因为在我看来，如果输入通道=3(比如RGB格式图片)，卷积核个数为1，那么输出通道=3，因为卷积核对每个输入通道都进行运算。但实际上深度学习框架中定义卷积核个数，可能是指滤波器的个数。1. 两者分别一句话：卷积核是二维的，滤波
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2024-10-05 12:17:13
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学习使用不同的滤波器对图像进行处理 前言：以下内容是笔者学习过程中的归纳终结，以便日后复习，如有侵权，联系删除。一、常见滤波算子一、 均值滤波 这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完这个任务。可以同看查看文档了解更多卷积框的细节。我们需要设定卷积框的宽和高。下面是一个 3x3
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2024-10-02 14:53:45
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线性滤波和卷积的关系：线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 卷积或者协相关：对图像和滤波矩阵进行
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2023-12-12 17:28:50
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图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。本篇主要叙述这两者之间的区别。滤波简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图：那么像素( i , j )的滤波后结果可以根据以下公式计算：其中G ( i , j )是图片中 ( i , j )位置像素经过滤波后的像素值。当掩膜中心m5位置移动到图像( i ,
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2024-06-23 21:19:45
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如果你对数据分析有一定的了解，那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具，如Excel、Tableau、PowerBI等等等等，它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候，不足之处也是显而易见：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具！肯定有啊，Python的出现和普及，很容易就能改变这些窘境！怎么解决
图像平滑图像平滑的目的之一是消除噪声，二是模糊图像。 从信号频谱的角度来看，信号缓慢变化的部分在频率域表现为低频，迅速变化的部分表现为高频。图像在获取、储存、处理、传输过程中，会受到电气系统和外界干扰而存在一定程度的噪声，图像噪声使图像模糊，甚至淹没图像特征，给分析带来困难。滤波分为 空间域滤波 和 频率
最近有一个程序需要做一些数据分析，遇见一个求平均值的需求。数据序列由传感器输出类似如下：[10,12,11,25,9,10,9,45,13,12,10,11,78,12,12,13,10,9]。在这个序列中很明显的25，45，78都是要远远大于其他一些数据的，而我们认为3个数据应该是异常数据。如果是求平均值，这三个大数会拉高平均值，会让我们的结果有一定的偏差。如果数据序列很大，个别异常数据不太会影
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2024-07-27 11:48:45
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卷积 LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。如 kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 5, -1],
[0, -1, 0]]HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ，去除图像的低频成分。如： kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 4, -1],
无标识定位校准SIFT应用场景：尺度不变特征转换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现
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2024-04-09 10:13:03
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图像处理算法可以在RGB域处理，也可以在灰度域处理，牛逼的还可以在Bayer处理。但是大部分目标识别、跟踪、检测等图像处理算法，都是灰度域处理的，因为灰度除了没有色度，以及包含了基本图像处理所需的信息，包括纹理/目标/姿态等。因此从本节开始，我们将基于灰度域进行基本的FPGA图像处理算法的实现。前面一节我们已经得到了灰度视频(灰度相机直接就可以得到灰度视频，不需要前一节)，现在我们可以大刀阔斧，全
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2024-08-09 16:03:42
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卷积神经网络（CNN）1. 卷积核（convolutional kernel）----对某个局部的加权求和一般为奇数大小厚度对应通道数（channel），对应后一层的feature maps数–11卷积核降维（example：当输入为661，通过111卷积核，输出仍为661矩阵。若输入6632（多通道），卷积核仍然为111，输出就变为66*1，实现降维）【发生在卷积核个数小于输入channel时，
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2023-11-01 21:03:06
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1. 均值滤波：即线性滤波，有: a.邻域平均, b. 加权平均两种。a. 邻域平均：用一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所系数都取1，为保证输出图仍在原来的灰度值范围，在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值，对3*3的模板来说，在算得R后要将其除以系数9。b. 加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值，一般认为离对应模板中心像素近的像素应对滤波结果
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2024-02-27 17:45:23
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一、盒式滤波器二、帐篷式滤波器三、高斯滤波器四、三次B样条滤波器五、三次 Catmull-Rom 滤波器六、三次Mitchell-Netravali滤波器当有了卷积工具，下面介绍图形学常用的几种滤波器：一、盒式滤波器盒式滤波器是一个分段常值函数，它的积分结果为1。离散滤波器，其数学形式为：
\[a_{box,r}[i] = \begin{cases} 1/(2r + 1) &
