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컨볼루션2

convolution 하는 이유 in template matching 아래 자료는 http://webtk.blogspot.kr/2012/08/convolution-cross-correlation-template.html 에서 내가 필요로 하는 자료만 링크해온 것이다. Neural Network로 image matching 소스를 보는 중인데 convolution을 하는 이유를 쉽게 생각해보려고 한다. 템플릿 매칭에서 왜 Convolution을 사용하는가? 몇가지 이유가 있지만 구현이 쉽고 빠른 속도에 있다고 생각한다. 그에 따른 단점도 있다. 단순히 매칭이 되는 곳의 픽셀을 곱한 값이기 때문에 Noise 에서도 높은 값을 가질 수 있다. 해결방법도 있지만 일단 쉽게 이해하기 위해 설명하지 않겠다. ​cross correlation은 template 영상(flip 되지 않는.. 2014. 12. 19.
컨볼루션 convolution(회선) 필터링 기본 컨볼루션(convolution) 필터링에 기본 개념이나 공식은 인터넷을 찾아보면 많이 나와있다. 행렬을 만들어서 필터링 되는 기본적인 과정을 보려고 한다. 먼저 3x3평균 필터링 결과이다. pMatA 행렬(6x6)에다가 3x3행렬 W=[1/9 1/9 1/9; 1/9 1/9 1/9 ; 1/9 1/9 1/9 ] W 행렬을 평균 필터링 한 결과pMatB 행렬이 나왔다. = w 행렬이 = pMatA 를 지나가는데 w의 중심점 2행,2열을 w(0, 0) 라고 하면w(-1, -1) w(0, -1) w(1, -1)w(-1, 0) w(0, 0) w(1, 0)w(-1, 1) w(0, 1) w(1, 1) 과 같이 위치가 정해진다. pMatA에서 (0, 0) 자리에서 시작해서 평균화 시켜 가는 것이다. 빨간 화살표 방향으로.. 2014. 12. 19.
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