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1. 描述 0h*Le ■ 该案例示范了两个2维数值数据数组的卷积。 =zK4jiM1 ■ 在实例中,卷积运算被用于一个特殊的图像滤波器,实现高斯平滑滤波操作。 Zdqm|_R[ ■ 为此,采用一个卷积核,该卷积核为一个束腰有10个采样点,且最大值为0.30303的2维高斯函数。 gI;"P kN 'A7!@hVy 2. 示例 NF6xKwRU]_ lsOv#X-bE 图像平滑处理时,可通过案例样本目录载入卷积核图像。 %N<5ST>( CMW4Zqau* 图像 卷积核 _Ik?WA_;  {&IB[Y6 3. 卷积操作 Nb&j?./ @`4T6eL5 [-_{3qq<e ■ 当图像的数据阵列被激活,可通过以下方式调用卷积操作: EOrui:.B) 操作 阵列-阵列操作卷积。 'QT~o-U Y|fD)zG_ ■ 然后,必须选择卷积核数据 ]wU/yc)e $ItmYj.m 4. 结果 oR2?$KF fOHbgnL> 7b>_vtrt 操作结果是原始图像的平滑视图。 /x ?@Mn>
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