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bet365备用网_bet365现金开户网址_为啥bet365上不去之理解卷积

2012-6-3 17:28| 发布者: gbs| 查看: 2701| 评论: 0

摘要: 一:什么是卷积离散卷积的数学公式可以表示为如下形式:f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数,g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。举例如下:假设g(i)是一个一维的函数,而且代表的样本数为G = 假设C(k)是一个一维的 ...

一:什么是卷积

离散卷积的数学公式可以表示为如下形式:

f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数,g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。

举例如下:

假设g(i)是一个一维的函数,而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1]

则输出结果f(x)可以表示为 F=[1,2,2,2,2,2,2,2,1] //边界数据未处理

以上只是一维的情况下,当对一幅二维数字图像加以卷积时,其数学意义可以解释如下:

源图像是作为输入源数据,处理以后要的图像是卷积输出结果,卷积操作数作为Filter

在XY两个方向上对源图像的每个像素点实施卷积操作。如图所示:

粉红色的方格每次在X/Y前进一个像素方格,就会产生一个新的输出像素,图中深蓝色的代

表要输出的像素方格,走完全部的像素方格,就得到了所有输出像素。

图中,粉红色的矩阵表示卷积操作数矩阵,黑色表示源图像– 每个方格代表一个像素点。

二:卷积在数字bet365备用网_bet365现金开户网址_为啥bet365上不去中应用

一副数字图像可以看作一个二维空间的离散函数可以表示为f(x, y), 假设有对于二维卷积操

作函数C(u, v) ,则会产生输出图像g(x, y) = f(x, y) *C(u,v), 利用卷积可以实现对图像模糊处理,边缘检测,产生轧花效果的图像。

一个简单的数字图像卷积处理流程可以如下:

1. 读取源图像像素

2. 应用卷积操作数矩阵产生目标图像

3. 对目标图像进行归一化处理

4. 处理边界像素

三:一个纯Java的卷积模糊图像效果

四:关键代码解释

完成对像素点RGB颜色的卷积计算代码如下:

// red color

out3DData[row][col][1] =in3DData[row][col][1] +

in3DData[row-1][col][1] +

in3DData[row+1][col][1] +

in3DData[row][col-1][1] +

in3DData[row-1][col-1][1] +

in3DData[row+1][col-1][1] +

in3DData[row][col+1][1] +

in3DData[row-1][col+1][1] +

in3DData[row+1][col+1][1];

// green color

out3DData[row][col][2] =in3DData[row][col][2] +

in3DData[row-1][col][2] +

in3DData[row+1][col][2] +

in3DData[row][col-1][2] +

in3DData[row-1][col-1][2] +

in3DData[row+1][col-1][2] +

in3DData[row][col+1][2] +

in3DData[row-1][col+1][2] +

in3DData[row+1][col+1][2];

// blue color

out3DData[row][col][3] =in3DData[row][col][3] +

in3DData[row-1][col][3] +

in3DData[row+1][col][3] +

in3DData[row][col-1][3] +

in3DData[row-1][col-1][3] +

in3DData[row+1][col-1][3] +

in3DData[row][col+1][3] +

in3DData[row-1][col+1][3] +

in3DData[row+1][col+1][3];

计算归一化因子以及对卷积结果归一化处理的代码如下:

// find the peak data frominput and output pixel data.

int inpeak = 0;

int outPeak = 0;

for(int row=0; row

for(int col=0; col

if(inpeak < in3DData[row][col][1]) {

inpeak = in3DData[row][col][1];

}

if(inpeak < in3DData[row][col][2]) {

inpeak = in3DData[row][col][2];

}

if(inpeak < in3DData[row][col][3]) {

inpeak = in3DData[row][col][3];

}

if(outPeak < out3DData[row][col][1]) {

outPeak = out3DData[row][col][1];

}

if(outPeak < out3DData[row][col][2]) {

outPeak = out3DData[row][col][2];

}

if(outPeak < out3DData[row][col][3]) {

outPeak = out3DData[row][col][3];

}

}

}

// normalization

double outputScale = ((double) inpeak) / ((double)outPeak);

for(int row=0; row

for(int col=0; col

out3DData[row][col][1] = (int)(outputScale * out3DData[row][col][1]);

out3DData[row][col][2] = (int)(outputScale * out3DData[row][col][2]);

out3DData[row][col][3] = (int)(outputScale * out3DData[row][col][3]);

}

}

五:本文没有提及的内容 –边界像素处理

没有处理边缘像素,对边缘像素的处理,有两个可以参考的方法

其一是直接填充法– 超出边界部分的以边界像素填充。

其二是线性插值法– 超出边界部分的以 i/row的像素填充。

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7038938



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