1、圖像卷積使用場(chǎng)景

圖像卷積是圖像處理中的一種常用的算法，它是一種基本的濾波技術(shù)，通過卷積核（也稱為濾波器）對(duì)圖像進(jìn)行操作，使用場(chǎng)景如下：

模糊（Blur）： 使用加權(quán)平均卷積核對(duì)圖像進(jìn)行卷積可以實(shí)現(xiàn)模糊效果。這對(duì)于去除圖像中的噪聲或減小細(xì)節(jié)可以很有幫助。

銳化（Sharpen）： 銳化卷積核可以突出圖像中的邊緣，增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)。這對(duì)于使圖像看起來更清晰和更有對(duì)比度很有用。

邊緣檢測(cè)（Edge Detection）： 使用特定的卷積核，如Sobel、Prewitt或Laplacian等，可以檢測(cè)圖像中的邊緣。這對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)和物體識(shí)別非常重要。

浮雕效果： 通過使用浮雕卷積核，可以使圖像看起來帶有凹凸的感覺，類似于雕刻。

平滑和降噪： 卷積可以用于平滑圖像，減少圖像中的高頻噪聲。常見的平滑卷積核包括高斯核。

紋理分析： 通過使用不同類型的卷積核，可以提取圖像中的紋理信息，用于紋理分析和分類任務(wù)。

圖像增強(qiáng)： 卷積可以用于增強(qiáng)圖像的特定特征，例如對(duì)比度、亮度或顏色。

運(yùn)動(dòng)模糊（Motion Blur）： 使用特定的卷積核，可以模擬圖像中的運(yùn)動(dòng)模糊，這對(duì)于一些圖像合成和特效很有用。

下面是一些實(shí)現(xiàn)效果圖：
圖像模糊：

圖像浮雕：

圖像銳化

2、卷積運(yùn)算計(jì)算方式

先定義一個(gè)卷積核，也被成為卷積模板或卷積窗口
注意：卷積核是一個(gè)nxn的矩陣，且n是一個(gè)奇數(shù)，這樣卷積核才有一個(gè)中心點(diǎn)，卷積核中的每個(gè)數(shù)字都是一個(gè)權(quán)重。

從上圖中可以看到定義了一個(gè)3x3的卷積核，且核內(nèi)除了中心點(diǎn)權(quán)重為1，其他都為0

怎么計(jì)算加權(quán)平均？
下面定義一個(gè)原圖像，我們先把卷積核放在圖像任意一個(gè)位置。

這時(shí)候?qū)矸e核覆蓋在原圖像中心點(diǎn)的像素進(jìn)行加權(quán)平均：

(250*0 + 210*0 + 220*0 + 20*0 + 30*1 + 140*0 + 240*0 + 140*0 + 110*0) / (0+0+0+0+1+0+0+0+0) = 30

這時(shí)候經(jīng)過卷積的原圖像在第三行第四列的像素值置為30，說明圖像中這個(gè)中心點(diǎn)的灰度值不受周圍像素點(diǎn)的影響。卷積運(yùn)算之后的灰度值仍然是它本身。

下面我們換一個(gè)卷積核：

依舊放在上面原圖的那個(gè)位置，現(xiàn)在重新進(jìn)行卷積運(yùn)算：

(250/9 + 210/9 + 220/9 + 20/9 + 30/9 + 140/9 + 240/9 + 140/9 + 110/9) / (1/9+1/9+1/9+1/9+1/9+1/9+1/9+1/9+1/9) = 151

這時(shí)候經(jīng)過卷積的原圖像在第三行第四列的像素值置為151，說明圖像中的這個(gè)像素灰度值已被周圍像素點(diǎn)影響。

下圖一張動(dòng)圖模擬了卷積核依次滑過原圖像中每個(gè)像素點(diǎn)并依次對(duì)卷積核中心覆蓋的那個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行卷積運(yùn)算。

需要注意的是圖像在做卷積運(yùn)算時(shí)需要花費(fèi)一些時(shí)間，通常和卷積核的大小有關(guān)，卷積核越大卷積運(yùn)算時(shí)間越長(zhǎng)圖像越模糊，一般情況下推薦使用3x3， 5x5和7x7卷積核對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算。

下圖是我們使用3x3卷積核對(duì)原圖像進(jìn)行滑行描掃，核中心走過的區(qū)域：

可以看到經(jīng)過卷積運(yùn)算后原圖像從原來的12x12變?yōu)榱?0x10，因?yàn)?x3卷積核的中心無法做到對(duì)原圖像的邊緣進(jìn)行卷積運(yùn)算。那由此可以推斷出如果我們使用5x5卷積核，圖像將會(huì)從原來的12x12變?yōu)?x8，最外兩層沒有參與計(jì)算。如果這樣的話圖像的信息變會(huì)丟失，那么怎么讓圖像中所有的像素都參與卷積運(yùn)算？

比如我們使用3x3卷積核，通常會(huì)在圖像最外層添加一層像素，這樣在用3x3卷積核滑動(dòng)時(shí)卷積核中心就能掃到圖像最外層像素。

圖像卷積效果：
通過卷積運(yùn)算，對(duì)圖像進(jìn)行模糊后，可以將圖像中的高頻噪聲給過濾掉。因此，對(duì)圖像的卷積運(yùn)算也稱為平滑或者濾波。卷積核也稱為濾波器。

如果采用3x3卷積核，且只有核中心為1，其他都為0，那么原圖卷積出來沒有任何變化

如果我們把卷積核換成：

卷積后的圖像開始變模糊

下圖為對(duì)一張圖片進(jìn)行不同卷積核均值模糊后的結(jié)果，可以看到卷積核尺寸越大，圖像越模糊。

通常，均值濾波采用的卷積核里面的權(quán)重都是1，求加權(quán)平均就等于求平均，在使用卷積核模糊圖像時(shí)為了盡量保留圖像原有的信息，卷積核中心的權(quán)值應(yīng)該最高，越遠(yuǎn)離核中心的權(quán)值越小。這時(shí)候就應(yīng)該考慮使用高斯濾波模糊圖像，高斯模糊在平滑物體表面的同時(shí)，能夠更好的保持圖像的邊緣和輪廓

參考信息：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)