图像处理—基础（模板、卷积运算） 图像处理：基础(模板、卷积运算)

转自：图像处理：基础(模板、卷积运算)

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，
              是一个权矩阵。
      卷积示例：
              3 * 3 的像素区域R与卷积核G的卷积运算：
              R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9
            

2.使用模板处理图像的问题：
       边界问题：当处理图像边界像素时，卷积核与图像使用区域不能匹配，卷积核的中心与边界像素点对应，
                 卷积运算将出现问题。
       处理办法：
              A． 忽略边界像素，即处理后的图像将丢掉这些像素。
              B． 保留原边界像素，即copy边界像素到处理后的图像。

3.常用模板：

 

 

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，
              是一个权矩阵。
      卷积示例：
              3 * 3 的像素区域R与卷积核G的卷积运算：
              R5(中心像素)=R1G1 + R2G2 + R3G3 + R4G4 + R5G5 + R6G6 + R7G7 + R8G8 + R9G9
            

2.使用模板处理图像的问题：
       边界问题：当处理图像边界像素时，卷积核与图像使用区域不能匹配，卷积核的中心与边界像素点对应，
                 卷积运算将出现问题。
       处理办法：
              A． 忽略边界像素，即处理后的图像将丢掉这些像素。
              B． 保留原边界像素，即copy边界像素到处理后的图像。

3.常用模板：