# 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
首先声明一点，我没有做过除了图形、图像、系统以外的其他领域，所以我无法给出在其他领域里出现的卷积核函数，以及解释在其他领域中的卷积具体有什么作用。而卷积本身，我所听说过的，就有非常多不同种类，在这篇文章里我所能做的，是尽可能罗列我所知道的，或者通过一些文章找到的卷积核。至于其他的卷积核，当你不知道它能产生什么效果时，你可以在理解这些文章后，自己动手实践一下。 文章目录模糊型卷积核函数均值模糊型高斯
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2024-10-17 11:36:28
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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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1.使用模板处理图像相关概念：
模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。
卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相
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精选
2009-02-25 14:39:09
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卷积相关知识点的一些总结。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
原创
2024-08-08 14:29:57
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# Python图像卷积入门指南
在计算机视觉和图像处理领域，卷积操作是非常重要的一个步骤。对于初学者来说，了解卷积的基础以及如何使用Python实现卷积是一个良好的开始。本文将通过明确的流程、代码示例和注释，帮助你理解并实现Python图像卷积。
## 1. 卷积的基本概念
在图像处理中，卷积是一个数学操作，它将一个滤波器（或称为核）应用于图像的每个像素，以产生一个新的图像。卷积可以用于多
在期末复习中深究了图像卷积的概念，之前也一直学习过卷积的知识，但是对卷积的概念都没有很直观的理解，这次觉得自己理解清楚了，所以通过博客记录一下，同时也分享给大家！一、连续系统的卷积公式：二、离散系统卷积和公式：如果仅仅按照系统来理解卷积过程，那么：函数就可以被看作是系统不稳定的输入；函数就可以看作系统稳定的消耗；卷积结果就是系统的存量。但是将这样的理解类比到图像卷积中无法找到不稳定的输入信号和稳定
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2024-04-09 20:15:02
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本文章内容1 连续时间信号的卷积2 离散时间信号的卷积3 图像卷积是什么4 图像卷积的一些应用5.图像卷积与卷积核，滤波的关系文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出（1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以
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2024-06-27 21:39:36
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卷积概念由于不好进行文字描述（懒），我直接推荐一个博客图像卷积，讲解图像卷积的概念。图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段，图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。图像卷积的计算过程就是卷积核按
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2024-04-26 15:30:19
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1.使用模板处理图像相关概念：
模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数，
原创
2022-01-14 09:50:22
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1.使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权，用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数，是一个权矩阵。 卷积示例：
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2022-01-14 09:50:51
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1. 互相关运算 接下来，我们在corr2d函数中实现如上过程，该函数接受输入张量X和卷积核张量K，并返回输出张量Y。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def corr2d(X,K): # X是输入，K是核矩阵
'''计算二维互相关运算'''
# 从K的shape中拿出h（height）-
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2023-11-11 23:22:16
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目录1.噪声的分类2.图像卷积2.1单次卷积操作2.2对整幅图像卷积2.3完整卷积过程3.opencv中的卷积-filter2D函数4.卷积中的padding填充（边界填充）5.padding填充（边界填充）方式5.1填充为黑色（0）5.2 填充为白色（255）5.3 填充为和原图边界一样的颜色5.4 以边界为对称轴填充6. 特殊的卷积（滤波）6.1均值滤波6.2高斯滤波6.3
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2023-10-26 20:22:51
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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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在图像分割以及其他领域可能会看到转置卷积，但是查看官方文档好像理解也有点困难，网上的博客好像也没写太清楚，特别是转置卷积内部的运算过程，个人觉得只有真正了解了转置卷积的内部运算过程，才能掌握转置卷积，只记公式是无法掌握转置卷积的。此外由于最近在复现 TSGB算法需要，将 转置卷积整理了下，希望对各位小伙伴有帮助！卷积运算不会增大 input 的尺度，通常是不变，或者降低 而转置卷积则可以用来增大
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2023-10-16 00:05:21
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什么是卷积？ 卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。 卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。 卷积的公式如下： 连续信号： 离散信号： 需要说明的是，图像处理中的卷积对应的是离散卷积公式。图像的卷积操作 假设有一张图片，称之为输入图片，对原图片进行某种卷积操作之后会得到另外一张图片，称这张图片为输出图片。 一般的，我们通过对图片进行
提到卷积运算，首先离不开的就是卷积核，这个卷积核其实就是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点通常位于数组的中心，数组的大小称为核支撑。单就技术而言，核支撑实际上仅仅由核数组的非0部分组成。或者，像其他说法，卷积核就是所谓的模板。加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积示例：的像素区域R与卷积核G的
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2023-10-26 11:43:13
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使用PyTorch创建神经网络欢迎回到基于Pytorch的神经网络系列课程。在这一篇文章中，我们将开始创建我们的第一个卷积神经网络（CNN）。废发不多说，现在开始吧。概述：在之前的文章中或之前的概述中我们可以了解到，我们准备了数据，现在我们准备创建我们的模型。准备数据。创建模型。训练数据。分析模型结果。 当说到模型时，我们指的是网络模型。我们希望我们的网络最终做的是形成一个模型或者近似函数功能的结
# 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
图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作。空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波，或者干脆叫卷积（离散的卷积，不是微积分里连续的卷积）；滤波器也有很多名字：卷积模版、卷积核、掩模、窗口等。空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波。非线性滤波常见的有中值滤波、最大值滤波等，相当于自定义一个函数，在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波。这里不细研究它。线性滤波则通常是：将模版覆盖区域内的元素，以模版
