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Opencv卷積濾波cvFilter2D-高通與低通

   把積分符號換成求和就是離散空間的卷積定義了。那麼在影象中卷積卷積地是什麼意思呢?就是影象就是影象f(x),模板是g(x),然後將模版g(x)在模版中移動,每到一個位置,就把f(x)與g(x)的定義域相交的元素進行乘積並且求和,得出新的影象一點,就是被卷積後的影象。模版又稱為卷積核。卷積核做一個矩陣的形狀。
   卷積定義上是線性系統分析經常用到的。線性系統就是一個系統的輸入和輸出的關係是線性關係,就是說整個系統可以分解成N多的無關獨立變化,整個系統就是這些變化的累加。如 x1->y1, x2->y2;那麼A*x1 + B*x2 -> A*y1 + B*y2 這就是線性系統。 表示一個線性系統可以用積分的形式,如Y=Sf(t,x)g(x)dt S表示積分符號,就是f(t,x)表示的是A,B之類的線性係數。
   看上去很像卷積呀。對!如果f(t,x) = F(t-x)不就是了嗎。從f(t,x)變成F(t-x)實際上是說明f(t,x)是個線性移不變,就是說,變數的差不變化的時候,那麼函式的值不變化。實際上說明一個事情就是說,線性移不變系統的輸出可以通過輸入和表示系統線性特徵的函式卷積得到。