已知一图像为f(x，y)=「2 7 3 ;5 8 1;9 2 8」，现用模板为h(x，y)=「0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0」对其进行卷积操作，求出输出图像，其中f(x，y)和h(x，y)都是3×3的矩阵，输出图像尺寸与原图像一致即可

根据离散卷积的定义，可以得到输出图像g(x,y)的计算公式为：

g(x,y) = h(0,0)f(x-1,y-1) + h(0,1)f(x-1,y) + h(0,2)f(x-1,y+1)
+ h(1,0)f(x,y-1) + h(1,1)f(x,y) + h(1,2)f(x,y+1)
+ h(2,0)f(x+1,y-1) + h(2,1)f(x+1,y) + h(2,2)f(x+1,y+1)

其中h(i,j)表示卷积核的第i行第j列元素，f(i,j)表示原图像的第i行第j列元素，g(i,j)表示输出图像的第i行第j列元素。由于原图像的边界无法做完整的卷积，因此需要对边界进行处理，一般有三种方法：零填充、边缘填充和重复填充。这里采用边缘填充的方法，即将原图像的边缘值进行复制：

f(x,y)=「2 7 3 3 3;5 8 1 1 1;9 2 8 8 8;9 2 8 8 8;9 2 8 8 8」

将卷积核代入计算，得到输出图像g(x,y)为：

g(x,y) = -7 -21 -16 4 3
2 -24 -10 24 8
1 12 17 1 0
-7 4 8 -1 -8
-9 0 0 -6 -7

因此，输出图像为g(x，y)=「-7 -21 -16;2 -24 -10;1 12 17」。