卷积是如何计算的
遥感图像卷积运算的运算方法？
遥感图像卷积运算的运算方法？
卷积的运算可以分为反转、平移，相乘，求和。 在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。
按照上述过程，就是先把小矩阵反转，然后平移到某一位置，小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格，然后把对应小格里面的数相乘，把所有对应小格相乘的结果相加求和，得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值，替换原来的值。就是上述说到的，反转、平移、相乘、求和。
一般图像卷积就是从第一个像素（小格）开始遍历到最后一个像素（小格）。之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积，只是模板不同。
8点循环卷积矩阵怎么计算？
循环卷积矩阵的计算可以使用FFT（快速傅立叶变换）来实现。
首先，将输入序列和卷积核分别转换为复数，将它们的FFT分别称为X（k）和H（k）。然后，计算它们的乘积Y（k）X（k）*H（k），最后通过IFFT（反傅立叶变换）将Y（k）转换回时域序列。
周期卷积的计算公式？
周期长度均为N的两个周期序列y(n)和:xz (n)进行如下形式的运算:乙x} gym)·.za (n一m)称为周期卷积.通常记为:x1 (n )④iz ltn ).周期卷积的结果仍然是以N为周期的序列，其运算符合交换律.
卷积与傅里叶变换有着密切的关系。利用一点性质，即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换，能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。
由卷积得到的函数f*g一般要比f和g都光滑。特别当g为具有紧致集的光滑函数，f为局部可积时，它们的卷积f * g也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数f，都可以简单地构造出一列逼近于f的光滑函数列fs，这种方法称为函数的光滑化或正则化。
扩展资料
卷积定理：
要理解卷积，不得不提convolution theorem，它将时域和空域上的复杂卷积对应到了频域中的元素间简单的乘积。这个定理非常强大，在许多科学领域中得到了广泛应用。卷积定理也是快速傅里叶变换算法被称为20世纪最重要的算法之一的一个原因。
第一个等式是一维连续域上两个连续函数的卷积；第二个等式是二维离散域（图像）上的卷积。这里指的是卷积，指的是傅里叶变换，表示傅里叶逆变换，是一个正规化常量。
这里的“离散”指的是数据由有限个变量构成（像素）；一维指的是数据是一维的（时间），图像则是二维的，视频则是三维的。
为了更好地理解卷积定理，我们还需要理解数字图像处理中的傅里叶变换。