常数与函数卷积（如何通俗的理解图像处理中常见的去卷积（反卷积or）

1. 常数卷积怎么计算
2. 如何通俗的理解图像处理中常见的去卷积（反卷积or
3. 线性值什么意思

常数卷积怎么计算

常数c和函数f(x)作卷积，等于f(x)从负无穷到正无穷的积分的c倍因此，当f(x)是常数b时，负无穷到正无穷的积分为b(正无穷-负无穷)，当b>0时，结果为正无穷，当b<0时,结果为负无穷。再乘以c，就是正无穷或负无穷的c倍。1和1作卷积，为1(正无穷-负无穷)=正无穷2和3作卷积，为6(正无穷-负无穷)=正无穷这玩艺没什么意义卷积在工程上面用来进行线性时不变系统的计算，带入的几乎都是积分有限的函数，搞常数卷积没什么意义

如何通俗的理解图像处理中常见的去卷积（反卷积or

谈谈我的理解

卷积是一种运算操作，傅里叶变换是一种变换操作。卷积在图像处理的应用中一般是卷积滤波，即用一个卷积模板（卷积核/滤波器）去进行滤波，而傅里叶变换在信号处理中往往是变换时域和频域，在图像处理中便是空域和频域。那么我先把你说的边缘处理就认为是图像滤波里面的一种好了。那问题就变成是图像处理

空域滤波

时域滤波

卷积滤波

可以得到，假如原图是M*N大小，卷积核为m*n, 时间复杂度约为

M * N * m * n

而卷积核通常比较小，一般有 3 * 3 和 5 * 5等，所以可以卷积滤波算法复杂度可以约为 c * M * N ，c为常数

线性值什么意思

插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。

线性插值是一种较为简单的插值方法，其插值函数为一次多项式。线性插值，在各插值节点上插值的误差为0。

线性值即线性关系，意思是两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。正比例关系是线性关系中的特例，反比例关系不是线性关系。更通俗一点讲，如果把这两个变量分别作为点的横坐标与纵坐标，其图象是平面上的一条直线，则这两个变量之间的关系就是线性关系。

线性值(linear)，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。

线性特性是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f(z，y)，h(x，y)和g(x，y)，

{af(x，Y)+bh(z，y)}*g(z，y)=af(x，y)*g(x，y)+bh(x，y)*g(z，y)。

同样有：

f(x，y)*{ah(x，y)+bg(x，y)=af(x，y)*h(x，y)+bf(x，y)*g(x，y) 。

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