卷积的通俗理解

如题所述

卷积的通俗理解就是所谓两个函数的卷积,本质上就是先将一个函数翻转,然后进行滑动叠加。

应用场景:

1. 信号分析。

一个输入信号f(t),经过一个线性系统(其特征可以用单位冲击响应函数g(t)描述)以后,输出信号应该是什么?实际上通过卷积运算就可以得到输出信号。

2. 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“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。

1、从“积”的过程可以看到,我们得到的叠加值,是个全局的概念。以信号分析为例,卷积的结果是不仅跟当前时刻输入信号的响应值有关,也跟过去所有时刻输入信号的响应都有关系,考虑了对过去的所有输入的效果的累积。

在图像处理的中,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。

2. 那为什么要进行“卷”?直接相乘不好吗?我的理解,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。在信号分析的场景,它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”,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。

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