计算机视觉—2.1—卷积与模板操作

理论推导见笔记本4—2015 5 21
由matlab生成一个高斯核

 f = fspecial('gaussian',[11 11],10);

可以生成的模板的种类。

其中[11,11]表示高斯核的尺寸，10是标准差，单位是“像素”。
单位是像素这个非常重要，“像素”的意义在于这个核跨越多少个像素后，它的作用衰竭90%。

这是跨越十个像素衰减90%

这是跨越一个像素衰减90%

imfilter(img,f)

这句代表使用模板，img是原图像，f核
这个函数还可以接其他操作

如上图所示。
这里多说两句卷积和相关
卷积操作包含了前i个时间对后面数据的影响，对于像素而言就是前面的像素对变换响应值也会影响到当前像素。把每个像素看作个体。
如果是求像素与模板的相关，同样也用的是两个信号卷积的方式，但是观察的是整体
对于图像操作而言，结果并没有什么不同

卷积操作

相关操作

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