冈萨雷斯的数字图像处理，由Sobel空间核求其频率域传递函数时，对Sobel空间核填充0时，为什么要使得填充0后的阵列为奇对称？不奇对称不行吗？

使用数字图像处理的 Sobel 算子时，Sobel 空间核通常是一个 3x3 的矩阵。为了使用傅里叶变换来求出频率域传递函数，这个矩阵需要填充 0 使得它成为奇对称的，即中心元素对称且边缘元素对称。这是因为傅里叶变换只能应用于奇对称的矩阵。如果填充 0 后矩阵不奇对称，则无法使用傅里叶变换计算频率域传递函数。

相关问题

冈萨雷斯 数字图像处理 pdf

冈萨雷斯 数字图像处理是一本经典的关于数字图像处理的教材，该书由冈萨雷斯（Gonzalez）和伍兹（Woods）合著。此书对数字图像处理的基本原理、算法和应用进行了详细的介绍。

该书分为11章，首先介绍了数字图像处理的基本概念，包括图像的表示和数学基础。接着，详细介绍了图像增强、滤波、图像复原、图像压缩等各个方面的技术和方法。此外，还介绍了图像分析与识别、图像编码与通信以及图像处理系统等相关内容。

冈萨雷斯 数字图像处理书中包含了丰富的图像处理案例和实例，以及大量的图像和算法示例。通过学习该书，读者能够了解数字图像处理的基本原理和方法，掌握常用的图像处理技术，提高图像质量和处理效果。

该书的特点是理论与实践结合紧密，讲解深入浅出，适合初学者和专业人士阅读。此外，该书的内容经过了广泛的实际应用验证，具有一定的权威性和可靠性。

总之，冈萨雷斯 数字图像处理是一本经典的教材，介绍了数字图像处理的基本原理、方法和应用。通过学习该书，读者能够全面了解数字图像处理的各个方面，并且掌握相关的技术和方法，对于研究和应用数字图像处理都具有很高的参考价值。

cnn 冈萨雷斯 数字图像处理

CNN全称为卷积神经网络，是一种深度学习中常用的神经网络模型，广泛应用于图像处理任务中。冈萨雷斯则是数字图像处理领域的知名学者。数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行分析、处理和改进的一门学科。

CNN在数字图像处理中具有重要作用。它通过建立多个卷积层和池化层的堆叠，能够自动从图像中提取出不同层次的特征。卷积层可以通过滑动窗口和卷积核的运算，提取图像中的局部特征，而池化层可以对特征图进行降维和抽样，有助于减少参数个数和计算量。通过多个卷积层和池化层的组合，CNN能够更有效地学习到图像的抽象特征，实现图像的分类、识别、分割等任务。

冈萨雷斯在数字图像处理领域做出了很多重要的贡献。他与伍兹合著了《数字图像处理》一书，该书成为数字图像处理领域的经典教材，被广泛使用于高校教学和科研工作。该书系统地介绍了数字图像处理的基本概念、原理和方法，包括图像增强、滤波、变换、复原等内容。冈萨雷斯和伍兹提出了许多经典、实用和高效的数字图像处理算法，为数字图像处理的发展做出了重要贡献。他的研究成果在学术界和工业界都有着广泛的影响。

总之，CNN和冈萨雷斯数字图像处理都对图像处理领域有着重要的意义。CNN作为一种核心的神经网络模型，在图像处理任务中具有强大的特征学习和表达能力。而冈萨雷斯通过他的研究工作和经典教材，在数字图像处理方面做出了突出的贡献，为数字图像处理的发展和应用提供了宝贵的理论与实践基础。