Howtosignalprocessing
La corrélation croisée et la convolution sont toutes deux des opérations appliquées aux images. La corrélation croisée signifie glisser un noyau (filtre) sur une image. Convolution signifie glisser un noyau inversé sur une image.
- Quelle est la différence entre la convolution et la corrélation dans le traitement d'image numérique?
- Pourquoi utiliser la convolution au lieu de la corrélation croisée?
- Pourquoi la convolution et la corrélation sont utilisées dans le traitement d'image?
- Qu'est-ce que la corrélation croisée dans l'image?
Quelle est la différence entre la convolution et la corrélation dans le traitement d'image numérique?
La convolution est comme la corrélation, sauf que nous retournons le filtre avant de corréler. Figure 7. Opération de convolution en 1-D. Dans le cas de la convolution 2D, nous retournons le filtre à la fois horizontalement et verticalement.
Pourquoi utiliser la convolution au lieu de la corrélation croisée?
Le celui que vous utilisez dépend de l'application. Si vous effectuez une opération de filtrage linéaire et invariant dans le temps, vous convoluez le signal avec la réponse impulsionnelle du système. Si vous "mesurez la similitude" entre deux signaux, alors vous les correlez croisés.
Pourquoi la convolution et la corrélation sont utilisées dans le traitement d'image?
Une convolution est également un outil mathématique qui est utilisé pour combiner deux choses afin de produire le résultat. Dans le traitement d'image, la convolution est un processus par lequel nous transformons une image d'entrée en appliquant un noyau dessus de manière pixel.
Qu'est-ce que la corrélation croisée dans l'image?
Utilisez une corrélation croisée pour trouver où une section d'une image s'inscrit dans l'ensemble. La corrélation croisée vous permet de trouver les régions dans lesquelles deux signaux se ressemblent le plus. Pour les signaux bidimensionnels, comme les images, utilisez xcorr2 .
