图像处理中滤波与卷积的区别

图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。本篇主要叙述这两者之间的区别。

滤波

简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图：

那么像素( i , j )的滤波后结果可以根据以下公式计算：

其中G ( i , j )是图片中 ( i , j )位置像素经过滤波后的像素值。

当掩膜中心m5位置移动到图像( i , j )像素位置时，图像( i , j )位置像素称为锚点。

滤波步骤：

对原始图像的边缘进行某种方式的填充（一般为0填充）。

将掩膜划过整幅图像，计算图像中每个像素点的滤波结果。

依照这个步骤，假设我们有一个二维矩阵I，掩膜M，则滤波的结果如下：

滤波后的图像大小不变。

卷积

卷积的原理与滤波类似，但是卷积却有着细小的差别。

卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先将卷积核翻转180度，之后再做乘积。

卷积步骤：

180度翻转卷积核。

不做边界填充，直接对图像进行相应位置乘积和。

从以上步骤可以看出，如果卷积核不是中心对称的，那么卷积和滤波操作将会得到完全不一样的结果。另外，卷积操作会改变图像大小！

由于卷积操作会导致图像变小（损失图像边缘），所以为了保证卷积后图像大小与原图一致，经常的一种做法是人为的在卷积操作之前对图像边缘进行填充。

最后，关于卷积后图像尺寸的计算：假设原始图像为 M * M，卷积核大小为 N * N，边缘填充像素个数为pad，步长为stride。则卷积后图像的尺寸变为：m = ( M - N + 2 * pad ) / sride + 1。

本文转自：CSDN，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。

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