Ang convolution ay isang pangunahing paraan ng pagpoproseso ng larawan at paningin ng computer — ang paggamit ng filter o kernel sa larawan para makuha ang mga bahagi nito, mapahusay ang mga detalye, o mabawasan ang ingay.

Mga Saligang Bagay sa Paglalarawan

Ang kompuwesto ay kinasasangkutan ng pagdulas ng isang kernel sa ibabaw ng isang imahe at pag-iinspendika ng isang halaga ng elemento-wise multiplications sa bawat posisyon. Ang kernel ay isang maliit na matrix na nagbibigay kahulugan sa operasyon, tulad ng pag-unawa ng mga gilid o pagdulas. Ang proseso ay nagbubunga ng isang bagong imahe na nagdiriin ng mga espesipikong katangian batay sa kernel na ginagamit.

Praktikal na Halimbawa: Pag - unawa sa Empleo

Ang pag - alam sa disenyo ay nagtatampok ng mga hangganan sa loob ng isang imahen.

Halimbawa, ang Sobel kernel para sa pag-unawa ng mga pahalang na gilid ay:

[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1] ]]

Ang ebolusyon na may kalupkop na balat ay nagpapatingkad sa pahalang na mga pagbabago sa xiel current, ginagawang mas nakikita ang mga gilid.

Praktikal na Halimbawa: Patalas ng Larawan

Ang isang karaniwang kernel na ginagamit ay ang Laplacian filter, na ang isang larawan ay may tank na nagdiriin sa mabilis na pagbabago ng mga rehiyon, anupat ang larawan ay waring mas malinaw.

Ang laman ng balat ng Laplacian ay karaniwan nang:

[ [0, -1, 0], -1, 4, -1], [0, -1, 0] ][]

Ang pagpapahid ng kernel na ito ay nagtatampok ng mga gilid at pinong mga detalye, na pagkatapos ay maaaring idagdag pabalik sa orihinal na larawan para sa mga epekto ng paghasa.

Sumaryo ng Praktikal na mga Pakinabang

  • Pagtuklas sa Edge
  • Pinatatalas ang Larawan
  • Pag - unti ng ingay
  • Pag - aalis ng mga Katangian
  • Pagsusuri sa Texture