Question

我一直在尝试将卷积算法实现到1维阵列上，但需要表示为2D NxM矩阵。在尝试实现类似于此的方法之后：

int kCenterX = kCol / 2;
int kCenterY = kRow / 2;

for(int i=0; i < mRow; ++i) {              // rows
    for(int j=0; j < mCol; ++j) {          // columns

        for(int m=0; m < kRow; ++m) {     // kernel rows
            int mm = kRow - 1 - m;      // row index of flipped kernel
            for(int n=0; n < kCol; ++n) { // kernel columns
                int nn = kCol - 1 - n;  // column index of flipped kernel

                // index of input signal, used for checking boundary
                int ii = i + (m - kCenterY);
                int jj = j + (n - kCenterX);

                // ignore input samples which are out of bound
                if( ii >= 0 && ii < mRow && jj >= 0 && jj < mCol )
                    o[i][j] += input[ii][jj] * kern[mm][n];
            }
        }
    }
}

来源：http://www.songho.ca/dsp/convolution/convolution.html#convolution_2d

鉴于给出的两个矩阵是：

input = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,15,16};
// 1   2   3   4
// 5   6   7   8
// 9   10  11  12
// 13  14  15  16

sharpen_kernel = {0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0};
// 0  -1  0
// -1  5 -1
// 0  -1  0

问题是开发它的编码器设置边缘之外的所有值都是0.那么我可以使用什么方法来检查元素何时位于数组边缘然后推出这些值以便计算它们与内核值。基本上将矩阵表示为：

1    1   2   3   4   4
1   *1   2   3   4*   4
5   *5   6   7   8*   8
9   *9   10  11  12*  12
13  *13  14  15  16*  16
13   13  14  15  16  16

Answer 1

这是更新后的代码

int kCenterX = kCol / 2;
int kCenterY = kRow / 2;

for(int i=0; i < mRow; ++i) {              // rows
    for(int j=0; j < mCol; ++j) {          // columns

        for(int m=0; m < kRow; ++m) {     // kernel rows
            int mm = kRow - 1 - m;      // row index of flipped kernel
            for(int n=0; n < kCol; ++n) { // kernel columns
                int nn = kCol - 1 - n;  // column index of flipped kernel

                // index of input signal, used for checking boundary
                int ii = i + (m - kCenterY);
                int jj = j + (n - kCenterX);

                if(ii < 0)
                    ii=ii+1;
                if(jj < 0)
                    jj=jj+1;
                if(ii >= mRow)
                    ii=ii-1;
                if(jj >= mCol)
                    jj=jj-1;    
                if( ii >= 0 && ii < mRow && jj >= 0 && jj < mCol )
                    o[i][j] += input[ii][jj] * kern[mm][n];

            }
        }
    }
}

图像卷积和边界

1 个答案: