1、图像深度
素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位。

2、padding

padding 的操作就是在图像块的周围加上格子, 从而使得图像经过卷积过后大小不会变化,这种操作是使得图像的边缘数据也能被利用到,这样才能更好地扩张整张图像的边缘特征.

深度学习 图像增强 亮度调整 图像深度是指_像素点


卷积的三种模式: full, same , valid.

注意:卷积层和池化层中都会加入padding操作,
(1) 池化层的作用体现在降采样,保留图像的显著特征,降低图像维度,使得特征图变小,简化网络.,增大kernel的感受野, 同时,也会提供一些旋转不变性. 但是特征图变小,有可能会影响到网络的准确度(措施:可以通过增加特征的深度来弥补,如深度变成原来的2倍)
(2) 卷积会带来的两个问题(1,卷积运算后,输出图像的尺寸会缩小; 2 越是边缘的像素点,对输出的影响就越小,卷积的时候移到边缘就结束了,但是中间的像素点有可能会参与多次计算,但是边缘的像素点可能只参与一次计算…因此可能会丢失边缘信息.)
padding的用途: 保持边界信息;可以对有差异的图片进行补齐,使得图像的输入大小一致;在卷积层中加入padding ,会使卷基层的输入维度与输出维度一致; 同时,可以保持边界信息 …