Howtosignalprocessing
Correlação cruzada e convolução são ambas as operações aplicadas às imagens. Correlação cruzada significa deslizar um kernel (filtro) em uma imagem. Convolução significa deslizar um núcleo invertido por uma imagem.
- Qual é a diferença entre convolução e correlação no processamento de imagens digitais?
- Por que usar a convolução em vez de correlação cruzada?
- Por que a convolução e a correlação são usadas no processamento de imagens?
- O que é correlação cruzada na imagem?
Qual é a diferença entre convolução e correlação no processamento de imagens digitais?
A convolução é como a correlação, exceto que viramos sobre o filtro antes de correlacionar. Figura 7. Operação de convolução em 1-D. No caso da 2D Convolution, viramos o filtro na horizontal e na vertical.
Por que usar a convolução em vez de correlação cruzada?
Qual você usa depende do aplicativo. Se você estiver executando uma operação de filtragem linear e invariante no tempo, você comaole o sinal com a resposta de impulso do sistema. Se você está "medindo a semelhança" entre dois sinais, então você correlaciona-os.
Por que a convolução e a correlação são usadas no processamento de imagens?
Uma convolução também é uma ferramenta matemática que é usada para combinar duas coisas para produzir o resultado. No processamento da imagem, a convolução é um processo pelo qual transformamos uma imagem de entrada aplicando um kernel sobre ela de maneira em pixels.
O que é correlação cruzada na imagem?
Use correlação cruzada para descobrir onde uma seção de uma imagem se encaixa no todo. Correlação cruzada permite que você encontre as regiões em que dois sinais mais se assemelham. Para sinais bidimensionais, como imagens, use XCORR2 .
