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
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)
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
承上文，本文根据文章的主要内容进行翻译，介绍反卷积的缺点及对应的解决方法。 反卷积的结果中通常伴随着重叠区域的出现，并且对于两个维度的图像来说，重叠区域的不均匀性更加明显，如下图中阴影部分为重叠区域，黑色区域为不均匀的重叠效果。 上采样出现的棋盘格现象
图片来自这里&n
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2024-05-22 19:24:13
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计算 1）一维卷积：y(t)=g(k)*x(k)=$g(k)x(t-k)先把函数x(k)相对于原点反折，然后向右移动距离t，然后两个函数相乘再积分，就得到了在t处的输出。对每个t值重复上述过程，就得到了输出曲线。 2）二维卷积：h(x,y)=f(u,v)*g(u,v)=$$f(u,v)g(x-u,y-v)先将g(u,v)绕其原点旋转180度，然后平移其原
一、线性滤波与卷积的基本概念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。对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个
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2024-04-22 14:11:24
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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×
# 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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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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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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滤波和卷积滤波和卷积滤波卷积 滤波和卷积图像处理中滤波和卷积是经常用到的操作。一开始我也认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实并不是这样。两者只是在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。那么，它们有什么区别呢？滤波滤波，也叫做相关。滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 图像 掩膜 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
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2024-04-01 19:24:20
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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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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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滤波与卷积一、滤波与卷积的区别图像处理中滤波和卷积原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。 滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的对应元素相乘相加。而卷积操作是图像对应像素与旋转180度的卷积核对应元素相乘相加。 下面是一个卷积示意图（卷积核已经旋转180°）二、卷积卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先 将卷积核翻转180度，之后再做乘积。其数学定义
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2023-12-02 20:48:52
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反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其是怎么计算反卷积（选择反卷积的相关参数）
图1 空洞卷积（微步卷积）的例子，其中下面的图是输入，上面的图是输出，显然这是一个upsampling的过程，我们也称为反卷积。首先，既然本文题名为反卷积（Deconvolution），当然就是要介绍各种反卷积，不得不说的是随着近几年人工智能如火
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2023-12-12 22:45:48
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简要介绍了图像处理中高斯滤波的实现原理，并通过OpenCV做了两种实现。
原创
2021-11-01 11:35:05
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tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积）首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点反卷积操作是卷积的反向接下来介绍一下反卷积的函数conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=“SAME”, data_format=“NHWC”, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法
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2024-01-28 03:14:53
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本文主要介绍了图像处理中卷积和滤波的相关原理。一、线性滤波与卷积的基本概念 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
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2024-04-26 15:30:19
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