构造一个3*3卷积核，对一幅512*512*3的原始图像进行卷积操作。其中512*512*3分别表示图像的宽、高和通道数。

假设我们的卷积核是一个3x3的矩阵，我们可以在图像上进行滑动，每次取一个3x3的窗口进行卷积操作。在这个过程中，我们可以将每个像素的RGB值看作是3个通道的特征值，因此卷积操作将会在每个通道上分别进行。

对于一个512x512x3的图像，经过3x3卷积核的卷积操作后，输出的图像大小将会是510x510x3，因为在边缘区域，窗口无法完全覆盖图像，因此输出图像的大小会相应地减小。

具体的卷积操作可以使用卷积神经网络库（如TensorFlow、PyTorch等）来实现。以下是使用PyTorch实现的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 构造一个3x3的卷积核
kernel = torch.tensor([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]])

# 读入原始图像
image = torch.randn(1, 3, 512, 512)

# 对图像进行卷积操作
output = F.conv2d(image, kernel.view(1, 1, 3, 3), padding=1)

print(output.shape)  # 输出大小为torch.Size([1, 1, 510, 510])

在上面的代码中，我们将卷积核转换为一个1x1x3x3的张量，然后使用PyTorch中的`F.conv2d()`函数对图像进行卷积操作。`padding=1`参数表示在图像的边缘填充一个像素，以保持输出图像的大小不变。最后输出的`output`张量的大小为1x1x510x510，其中1表示batch size，1表示输出通道数（因为我们只用了一个卷积核），510x510表示输出图像的大小。