Java DIP - 理解卷积

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卷积是两个函数 f 和 g 的数学运算。在这种情况下，函数 f 和 g 是图像，因为图像也是二维函数。

执行卷积

为了对图像执行卷积，需要执行以下步骤 -

• 仅翻转面罩（水平和垂直）一次。
• 将蒙版滑到图像上。
• 将相应元素相乘，然后相加。
• 重复此过程，直到计算出图像的所有值。

我们使用OpenCV函数filter2D将卷积应用于图像。它可以在Imgproc包下找到。其语法如下 -

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

函数参数描述如下 -

例子

以下示例演示了使用 Imgproc 类对灰度图像执行卷积。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class convolution {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         int kernelSize = 3;
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,0);
               put(0,1,0);
               put(0,2,0);

               put(1,0,0);
               put(1,1,1);
               put(1,2,0);

               put(2,0,0);
               put(2,1,0);
               put(2,2,0);
            }
         };
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("original.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
          System.out.println("Error:" + e.getMessage());
      }
   }
}

输出

在此示例中，我们将图像与以下过滤器（内核）进行卷积。该过滤器会产生原始图像 -

原始图像

卷积图像