Gestion des contours
Lors de la convolution, il faut fréquemment gérer les contours. Il existe plusieurs techniques qui s'adaptent à ce qu'on on cherche à obtenir grâce à la convolution.
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La gestion des contours pour la convolution
Lors de la convolution, il faut fréquemment gérer les contours. Il existe plusieurs techniques qui s'adaptent à ce qu'on on cherche à obtenir grâce à la convolution. Pour être plus concret, la gestion des contours arrivent quand on multiplie avec un chiffre qui n'existe pas. Voilà un exemple :
[2 3 4 5 6] [1 2 3] = ? 4 9
Mettre à zéro
Une solution facile est de mettre à zéro les chiffres qui nous manquent. Particulièrement facile, en particulier quand il s'agit de le programmer par ordinateur. Cependant, quand il s'agit d'une image, on obtient un contour noir autour de cette image.
0[2 3 4 5 6] 0 [1 2 3] = 0 4 9
Mettre à un
C'est la même chose que auparavant uniquement, il suffit de mettre des 1 plutôt que des 0.
1[2 3 4 5 6] 1 [1 2 3] = 1 4 9
L'enroulement
Une solution assez facile. Il suffit d'aller chercher les données manquante à la fin. Comme si on enroulait la matrice. Exemple :
5 6 [2 3 4 5 6] [1 2 3 4 4] = 5 12 6
Le miroir
Il suffit de prendre les chiffres de la façon d'un miroir. Exemple :
4 3[2 3 4 5 6] [1 2 3 4 4] = 4 6 6
P. S. : Tous ces solutions se font aussi avec des matrices 2d. Qui plus est , les noms des méthodes peuvent changer selon la source des informations.
Notes et références
- Cours IMN259 - Analyse d'images, Université de Sherbrooke, Professeur Pierre-Marc Jodoin
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La version présentée ici à été extraite depuis cette source le 07/04/2010.
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