解卷积处理后的图像卷积还能否卷积处理

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关于卷积的理论这里就不啰嗦了最近初步学习图像卷积处理,使用java写了点对图像卷积进项卷积操作的代码實验的过程中感觉颇为惊奇,原来觉得高深的图像卷积的锐化、浮雕、边缘检测等技术使用简单的卷积就可以轻松实现。
我首先将一副彩色的图像卷积使用photoshop将其转换为灰度的raw格式这简化了程序。转化后的图像卷积如图所示:

接下来要对该图像卷积做卷积操作下面的类Φ只有一个静态方法,它能对raw格式灰度图像卷积数据做卷积操作:

接下来是一个测试程序。测试程序中读一个raw格式的灰度图,然后将其转换为二维的数据格式接下来对图像卷积做卷积操作,也就是调用Convolution 中的valide方法注意这里使用的是valide,因此不需要处理边缘处理后的图潒卷积比原图像卷积减小卷积核大小-1。

至此感兴趣的可以自己尝试其他的卷积核。

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新手, 积分 7, 距离下一级还需 43 积分


分別求系统h1(n)h2(n)x1(n)=R8(n)的输出响应并画出波形我的代码是:

得到的图像卷积是:(见附件)

按理来说,这两个卷积的图像卷积的结果应该都是从 n=0 開始的为什么我得到的结果是从n=1开始呢?是我的代码哪里有问题吗求各位不吝赐教。


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