matlab卷积神经网络图像识别 图像处理为何要有卷积运算?
图像处理为何要有卷积运算?
由于图像中含有大量的冗余信息,视觉和图像的识别是由许多特定的边缘信息来完成的。人眼看到的图像是由无数小块织成的。受此启发,人们发现卷积可以更好地提取图像的边缘信息,去除那些冗余的东西,并通过特定的卷积来提取特定的边缘,就像人眼一样,图像信息是通过局部感知来提取的。卷积运算应用于图像处理,有其生物学的理论基础,可以说是仿生学较为成功的应用。
为什么卷积核可以学习到不同的特征?
假设你有一条直线,那么你肯定可以用y=kxb来描述它。
假设一条二阶曲线由y=AXX BX C来描述
假设您要描述的模型没有表达式复杂。或者,在允许的误差范围内,您总是可以找到一组参数,使它们几乎一致。
以上只是一个例子。它也是初等数学。它有可以理解的特点。卷积是非线性的。这是可以证明的,但这是人类无法理解的。虽然卷积在图像处理中仍然可以理解,但不建议用理解来指导,因为它非常痛苦
最流行的解释是:卷积是加权平均,它是一个点及其周围点的加权平均。
或者可以认为卷积是一种滤波器。当然,取决于卷积核心,它可以是高通滤波器或低通滤波器。
如果在图像处理中使用卷积:低通滤波器是图像去噪,高通滤波器是锐化。
如果在图像识别中使用卷积:卷积是提取特征,可以是低频特征、高频特征或梯度特征(实际上是高频特征)。
能不能用最通俗语言讲解“卷积”?图像处理中3*3,5*5模板卷积怎么算的?
卷积运算可分为求逆、平移、乘法和求和。在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵。根据上述过程,首先将小矩阵求逆,然后将其移动到某个位置。小矩阵的每个小格对应于大矩阵中的一个小格。然后将对应小格中的数相乘,将所有对应小格的乘法结果相加。最后将结果赋给小矩阵中心小格对应的图像中小格的值,代替原始值。这就是我们要说的,倒置,平移,乘法,求和。一般的图像卷积是从第一个像素(小格子)遍历到最后一个像素(小格子)。经过平滑、模糊、锐化后的边缘提取本质上都是卷积的,但模板是不同的。
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