最近在學習數字圖像處理（Digital Image Processing，DIP）這門課，感覺有些吃力。由于在數字信號處理（Digital Singal Processing, DSP）這門課中只學了一維矩陣之間的卷積運算。

一維卷積與相關計算 關系詳見下面這篇博客：

https://blog.csdn.net/qq_44143405/article/details/102774161

在查閱matlab 函數conv2代碼與閱讀有關卷積的博客，下面為個人總結部分：

假設我們的卷積核h為kernel矩陣（33）：

待處理矩陣f(x,y)為：（55）

h*x的計算過程分為三步：

第一步，需要將卷積核翻轉180°，kernel矩陣 也就變成了

第二步，需要將卷積核h的中心對準f(0,0)，然后對應元素相乘后相加，沒有元素的地方補0。

即公式為：

因此最后的結果中的第一個元素值為Y11=10+20+10+00+01+02±1*0+（-2）*6+（-1）*7=-19

第三步每個元素都像這樣計算出來就可以得到一個輸出矩陣，就是卷積結果

一定要主要conv2中A，B矩陣的順序！！！
代碼塊

A=[-1 -2 -1; 0 0 0;1 2 1]; B=[1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15;16 17 18 19 20; 21 22 23 24 25]; C=conv2(B,A,'same')C =-19 -28 -32 -36 -29-30 -40 -40 -40 -30-30 -40 -40 -40 -30-30 -40 -40 -40 -3049 68 72 76 59

如果需要計算/了解多維的卷積，可看下面鏈接的博客。
https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二维矩阵与二维矩阵之间的卷积的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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