Qu'est-ce que le retournement du noyau

1. Pourquoi le noyau est-il retourné?
2. Avons-nous besoin de retourner le noyau dans la convolution?
3. Qu'est-ce qu'un noyau dans l'analyse d'image?
4. Qu'est-ce que l'affûtage du noyau?
5. Comment les grains fonctionnent-ils dans le traitement d'image?

Pourquoi le noyau est-il retourné?

Fondamentalement, c'est parce que le temps va le long de l'axe x avec les petites valeurs de temps à gauche et les grandes (plus tard) valeurs de temps à droite. Donc, si vous commencez à vous déplacer, vous avez les grandes valeurs de temps frappés d'abord votre signal, ce qui n'est pas juste (causal). Vous devez donc le retourner pour faire passer les petites valeurs de temps en premier.

Avons-nous besoin de retourner le noyau dans la convolution?

Lorsque vous effectuez la convolution, vous voulez que le noyau soit renversé par rapport à l'axe le long duquel vous effectuez la convolution parce que si vous ne le faites pas, vous finissez par calculer une corrélation d'un signal avec lui-même.

Qu'est-ce qu'un noyau dans l'analyse d'image?

Un noyau d'image est une petite matrice utilisée pour appliquer des effets comme ceux que vous pourriez trouver dans Photoshop ou GIMP, comme le flou, l'affûtage, le découverte ou le gaufrage. Ils sont également utilisés dans l'apprentissage automatique pour «l'extraction de fonctionnalités», une technique pour déterminer les parties les plus importantes d'une image.

Qu'est-ce que l'affûtage du noyau?

Affûtage: ce noyau affine une image - accentuant les bords de l'image. Affûter une image Ajouter un contraste aux bords, et une version 3x3 de ce masque est similaire au noyau de détection de bord avec une valeur centrale de 5. Cela ajoute du contraste autour d'un bord en accentuant les zones lumineuses et sombres.

Comment les grains fonctionnent-ils dans le traitement d'image?

Dans le traitement d'image, un noyau, une matrice de convolution ou un masque est une petite matrice utilisée pour le flou, l'affûtage, le gaufrage, la détection de bord, et plus encore. Ceci est accompli en faisant une convolution entre le noyau et une image.