Convolution یک روش ریاضی برای ترکیب دو سیگنال برای تشکیل سیگنال سوم است. این تنها تکنیک مهم در پردازش سیگنال دیجیتال است. … پیچیدگی مهم است زیرا سه سیگنال مورد علاقه را به هم مرتبط می کند: سیگنال ورودی، سیگنال خروجی، و پاسخ ضربه
چرا از قضیه کانولوشن استفاده می کنیم؟
قضیه کانولوشن تا حدی مفید است، زیرا راهی برای ساده کردن بسیاری از محاسبات به ما می دهد. محاسبه مستقیم کانولوشن‌ها می‌تواند بسیار دشوار باشد، اما محاسبه با استفاده از تبدیل فوریه و ضرب اغلب آسان‌تر است.
پیوند چه کاری انجام می دهد؟
پیچیدگی تمام پیکسل های میدان پذیرنده خود را به یک مقدار واحد تبدیل می کندبه عنوان مثال، اگر یک کانولوشن را روی یک تصویر اعمال کنید، اندازه تصویر را کاهش می دهید و همچنین تمام اطلاعات موجود در این زمینه را در یک پیکسل واحد جمع می کنید. خروجی نهایی لایه کانولوشن یک بردار است.
چرا در پردازش تصویر به پیچیدگی نیاز داریم؟
Convolution یک عملیات ریاضی ساده است که برای بسیاری از عملگرهای رایج پردازش تصویر اساسی است. پیچیدگی راهی برای "ضرب با هم" دو آرایه از اعداد، عموماً با اندازه های مختلف، اما با ابعاد یکسان، برای تولید آرایه سوم از اعداد با ابعاد یکسان ارائه می کند
چرا به انتگرال کانولوشن نیاز داریم؟
با استفاده از انتگرال کانولوشن، می توان خروجی، y(t) ، هر سیستم خطی را که فقط ورودی، f(t) و پاسخ ضربه ای را در نظر گرفت، محاسبه کرد., h(t).
