文章目录图像卷积padding添加边框固定默认边框类型OpenCV进行卷积 图像卷积卷积如图：卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2具体计算方式如图，计算完成就向右移动一格padding3×3的核对一副6×
这篇博客将介绍图像内核和卷积。如果将图像视为一个大矩阵，那么图像内核只是一个位于图像顶部的微小矩阵。从左到右和从上到下滑动内核，计算输入图像和内核之间的元素乘法总和——称这个值为内核输出。内核输出存储在与输入图像相同 （x， y） 坐标的输出图像中（在考虑任何填充以确保输出图像具有与输入相同的尺寸后）。鉴于对卷积的新了解，定义了一个OpenCV和Python函数来将一系列内核应用于图像。包括平滑模
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2023-10-28 12:05:37
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# Python图像反卷积入门
图像反卷积（Deconvolution）是一种重要的图像处理技术，其目的是恢复因成像系统或图像模糊造成的失真。使用反卷积技术，可以增强图像的清晰度，使其更符合原始场景。这项技术特别适用于医疗成像、天文学和其他需要高分辨率图像的领域。
## 什么是卷积和反卷积？
在图像处理中，卷积是一个非常常见的操作，它将一个输入图像与一个卷积核（滤波器）结合，产生一个新的图像
文章目录1.（反）卷积（反）卷积原理（反）卷积过程2. 上池化（Unpooling）3. 上采样（Upsampling） 利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网
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2024-05-31 10:15:29
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量的形式，同样可以通过对称的反卷积方式一层一层的变换回去再变成和原始输入信号同等维度的输出。这篇论文的整体架构如下所示： 从图中可以看出这个架构由两个大部分组成，分别是Convolution Layers和Deconvolution Layers两个部分组成，同时不难看出这两个部分中的卷积和反卷积操作设置关于中间线成镜面对称。输入层的矩阵表征的是一个句子，句子在经过了padding之
# 图像卷积与反卷积的基本知识与Python实现
图像处理是计算机视觉领域的重要一环，其中卷积与反卷积（反向卷积）是基础操作，用于特征提取和图像重建。我们将通过Python代码示例来理解这两个概念。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理。通过将一个过滤器（或卷积核）应用于图像，可以提取出图像中的特征，例如边缘、纹理等。卷积的结果是一个特征图，反映了卷积核与原图
参考：【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作基础知识见参考链接直接记录编程实践部分：二维卷积import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt输入测试图片：srcImg = plt.imread('./lena.jpg')构建一个 3 x 3 的卷积核：test_kernel = np.array([[-1,-1,-1],
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2024-03-05 09:58:50
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一、图像复原与图像增强的区别图像增强的目的是消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征，不考虑图像质量下降的原因。图像复原是利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。因此图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向过程的数学模型是图像复原的主要任务。二、逆滤波复原1、基本原理f(x,y)表示输
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2023-09-12 21:06:09
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Unet结构图结构图: 实现代码import torch.nn as nn
import torch
from torch import autograd
#把常用的2个卷积操作简单封装下
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch):
super(DoubleConv, self).__in
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2023-10-18 19:28:22
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图像复原技术的目的是使退化了的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。图像复原与图像增强的联系与区别：图像复原和图像增强相似，两者都是要得到某种意义上改进的图像，或者说，希望改进输入图像的质量。两者不同之处是图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性，以取得看起来比较好的视觉效果。而图像复原则认为图像在某种情况下退化或者恶化啦，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或者复原原始图像。尽管两者有相交叉的邻域，但
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2023-10-29 09:39:38
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破损图像复原简介实验工具介绍-MATLAB实验步骤实验及结论 简介因摄像机与物体相对运动，以及系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真是景物的完善映像，因而图像复原技术就此产生；在图像恢复中，需要建立造成图像质量下降的退化模型，然后运用相反过程来恢复原来图像，并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复。图像复原的原理：使用可以精确描述失真的点扩散函数（PSF）对模糊图像进行去卷积计算。图
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2023-12-31 12:40:07
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目录1. 卷积运算2. 卷积核(kernel, or filter)2.1. 自定义卷积核2.2. 多层卷积2.3. 权值共享3. 卷积计算1. 卷积运算一文让你彻底了解卷积神经网络CNN中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释卷积运算不再是识别一个个的像素点，而是用卷积核识别一个一个的像素区域。卷积一次之后，图像的长宽更小，但高度更高（除了原本的RGB
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2024-08-28 19:08:39
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机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。1.反卷积概述：
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2023-10-05 16:09:20
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在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。串行结构即串行实现 FIR 滤波器的乘累加操作，数据的处理速度较慢。N 阶串行 FIR 滤波器，数据的输入速率 = 系统处理时钟速率 / 滤波器长度(N+1)，本例使用 7 阶串行，系统时钟 32 MHz，这样数据的输入速率(也是采样速率)
运用逆卷积算法复原图像代码python
在图像处理领域，逆卷积算法是一个强有力的工具，能够有效地从模糊图像中恢复出清晰的图像。本文将详细探讨如何运用逆卷积算法复原图像，并提供相应的 Python 代码示例及其性能优化措施。以下是详细的说明流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择模糊图像}
B --> C[导入必要的库]
C -
1.首先先定义进行卷积的参数：输入特征图为高宽一样的Hin*Hin大小的x卷积核大小kernel_size步长stridepadding填充数(填充0)输出特征图为Hout*Hout大小的y计算式子为：Hout = floor( Hin + 2*padding - kernel_size / stride) + 1 2.然后实现上面的卷积的转置卷积定义其参数为：&n
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2023-11-08 00:30:19
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## 图像复原：使用Python恢复图像质量
是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦
作者 |小白有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。在这个动画中，我们可以看到一个图像与过滤器/内核
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2024-01-15 16:00:44
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