关于卷积的一些理解
先前对数字图像分析的关注较多，因此对平面卷积的把握更为透彻，不过仅限于基本原理层面，深奥的学说尚不精通，经过反复钻研，线状卷积的认知已显著增强，对平面学说的掌握也得到改善。
图像处理里的中值滤波、均值滤波以及锐化等操作，都是在空间域内通过卷积完成的，涉及三个关键参数
一种为外观，我们多数采用正方形，尺寸为NxN，此外还有其他形状，例如矩形、星形以及圆形等。
第二个是它的尺寸规格kaiyun全站网页版登录，如果是正方形，那么它的边长是多少，一般采用3x3的尺寸；
第三点在于形体内部的数值如何安排，比如在3x3的九宫格中，选择哪种数值布局会产生何种结果，例如采用均衡分布就能实现平均化处理。
进入一维情况下就变得简单些开yun体育app官网网页登录入口，波形在时间轴上进行分析，涉及参数仅两个，一个是序列的规模，另一个就是序列的数值分布情况。
卷积基本上就是借助一个区域来分析事物，这个区域可以当作放大工具，也能当作缩小设备，区域的大小决定了分析的区域范围，区域的特性，也就是数值的分布，更正式的说法是权重因子，它决定了最终的结果。
明白起来似乎并不复杂，然而kaiyun.ccm，就在这看似简单之中，却能展现出无数种出乎意料的成果，这些成果究竟根植于何种数学原理呢？反过来讲，一旦形成了某种数学原理，又会带来怎样奇妙的效应呢？比如图像的轮廓处理，又比如声音的特效制作，这些方面都还有待深入探索和钻研。
当前的立体图像是在平面载体上呈现的，未来是否能在立体空间中应用卷积运算？由此生成的视觉体验预计将更加丰富多元。
猛然想到数据分布形态，比如平面上的正态分布模式（之前花了十四天时间研究混合正态分布，计划用于场景处理，但最终未能彻底掌握），我想图像中的滤波操作应该就是根据这种数学原理构建的，那一维的情况也完全一样，只是正态分布分别应用在一维和二维空间中（图像里的高斯噪声就是这样在理论上生成的）。
再深入探讨卷积的特性，接下来要关注的核心内容是傅里叶变换，这种变换是在频率空间中进行的，但我对频率空间的理解一直不够透彻，或许是因为过度纠结了。
