为什么要使用卷积

news2024/11/24 14:41:54

1. 卷积这个名词是怎么解释?“卷”是什么意思?“积”又是什么意思?

卷积的“卷”,指的的函数的翻转,从 g(t) 变成 g(-t) 的这个过程;同时,“卷”还有滑动的意味在里面(吸取了网友李文清的建议)。如果把卷积翻译为“褶积”,那么这个“褶”字就只有翻转的含义了。

卷积的“积”,指的是积分/加权求和。

在图像处理中,卷积处理的结果,其实就是把每个像素周边的,甚至是整个图像的像素都考虑进来,对当前像素进行某种加权处理。所以说,“积”是全局概念,或者说是一种“混合”,把两个函数在时间或者空间上进行混合。

进行“卷”(翻转)的目的其实是施加一种约束,它指定了在“积”的时候以什么为参照;

在空间分析的场景,它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。

2. 卷积背后的意义是什么,该如何解释?

 图像处理

输入一幅图像f(x,y),经过特定设计的卷积核g(x,y)进行卷积处理以后,输出图像将会得到模糊,边缘强化等各种效果。

卷积的意义:

在图像处理中,卷积处理的结果,其实就是把每个像素周边的,甚至是整个图像的像素都考虑进来,对当前像素进行某种加权处理。所以说,“积”是全局概念,或者说是一种“混合”,把两个函数在时间或者空间上进行混合。

那为什么要进行“卷”?进行“卷”(翻转)的目的其实是施加一种约束,它指定了在“积”的时候以什么为参照。在空间分析的场景,它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。

对图像的处理函数(如平滑,或者边缘提取),也可以用一个g矩阵来表示,如:

注意,我们在处理平面空间的问题,已经是二维函数了,相当于:

那么函数f和g的在(u,v)处的卷积该如何计算呢?

首先我们在原始图像矩阵中取出(u,v)处的矩阵:

然后将图像处理矩阵翻转(这个翻转有点意思,不是延x轴和y轴两个方向翻转,而是沿右上到左下的对角线翻转,这是为了凑后面的内积公式。),如下:

可对比下图:

计算卷积时,就可以用和的内积:

以上公式有一个特点,做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是(u,v),其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。以上矩阵下标之所以那么写,并且进行了翻转,是为了让大家更清楚地看到跟卷积的关系。这样做的好处是便于推广,也便于理解其物理意义。实际在计算的时候,都是用翻转以后的矩阵,直接求矩阵内积就可以了。

以上计算的是(u,v)处的卷积,延x轴或者y轴滑动,就可以求出图像中各个位置的卷积,其输出结果是处理以后的图像(即经过平滑、边缘提取等各种处理的图像)。

再深入思考一下,在算图像卷积的时候,我们是直接在原始图像矩阵中取了(u,v)处的矩阵,为什么要取这个位置的矩阵,本质上其实是为了满足以上的约束。因为我们要算(u,v)处的卷积,而g矩阵是3x3的矩阵,要满足下标跟这个3x3矩阵的和是(u,v),只能是取原始图像中以(u,v)为中心的这个3x3矩阵,即图中的阴影区域的矩阵。

推而广之,如果如果g矩阵不是3x3,而是6x6,那我们就要在原始图像中取以(u,v)为中心的6x6矩阵进行计算。由此可见,这种卷积就是把原始图像中的相邻像素都考虑进来,进行混合。相邻的区域范围取决于g矩阵的维度,维度越大,涉及的周边像素越多。而矩阵的设计,则决定了这种混合输出的图像跟原始图像比,究竟是模糊了,还是更锐利了。

比如说,如下图像处理矩阵将使得图像变得更为平滑,显得更模糊,因为它联合周边像素进行了平均处理:

而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显,强化边缘,而变化平缓的地方没有影响,达到提取边缘的目的:

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