. متن داده‌شده را خلاصه کن

متن: بسته به مقادیر عنصر، یک هسته می‌تواند محدوده گسترده‌ای از تأثیرات را داشته باشد. در بالا تنها مثال‌های کمی از تأثیراتی که با استفاده از کانولوشن بین کرنل‌ها و تصاویر قابل انجام است نمایش داده شده‌است. منشاء موقعیت یک خانه از هسته است که بالاتر از پیکسل خروجی فعلی است. منشاء می‌تواند خارج از هسته باشد، اگرچه معمولا یکی از عناصر هسته است. در مورد هسته متقارن منشاء معمولا عنصر مرکزی است، در این صورت هسته باید ماتریسی فرد-فرد باشد. کانولوشن عمل اضافه کردن هر خانه (پیکسل) از عکس به خانه‌های اطرافش (پیکسل‌های همسایه محلی) است که توسط هسته وزن دهی شده‌اند. این عمل مربوط به حالتی از کانولوشن در ریاضیات است. باید به این نکته توجه شود که عمل ضرب ماتریس‌ها که در کانولوشن انجام می‌شود همان عمل ضرب تعریف‌شده روی ماتریس‌ها نیست، گرچه مشابها آن را با * نشان می‌دهیم. برای مثال، فرض کنید دو ماتریس ۳ – مربعی k و m را داشته باشیم که k ماتریس هسته و m قسمتی از تصویر مورد نظر ما باشد، کانولوشن، عملیات وارون کردن ماتریس هسته به صورت افقی و عمودی و سپس ضرب نظیر به نظیر درایه‌های دو ماتریس و در نهایت جمع همه آنهاست. البته اگر ماتریس هسته متقارن باشد نیازی به وارون کردن افقی و عمودی ماتریس نیست زیرا در این حالت هسته وارون شده با هسته اصلی برابر است. ماتریس‌های k و m را به شکل زیر داریم: ماتریس k را به صورت عمودی و افقی وارون می‌کنیم، هسته جدید به شکل روبروست: گام بعدی ضرب نظیر به نظیر درایه‌های دو ماتریس و جمع همه آنهاست: عنصر قرار گرفته در مختصات (۲، ۲) از تصویر حاصل (یعنی عنصر مرکزی)، یک ترکیب وزن دار از تمام درایه‌های ماتریس تصویر است، که توسط هسته وزن دهی شده‌اند: درایه‌های دیگر هم به‌طور مشابه مقدار دهی می‌شوند، به این صورت که مرکز هسته را روی نقاط مرزی تصویر قرار می‌دهیم و یک حاصل جمع وزن دار را محاسبه می‌کنیم. مقادیر یک پیکسل داده‌شده از تصویر حاصل، با ضرب هر مقدار از ماتریس هسته در مقادیر پیکسل‌های متناظر آن در ماتریس تصویر اولیه محاسبه می‌شوند. این عمل می‌تواند توسط شبه کد زیر به صورت یک الگوریتم نشان داده شود: اگر هسته متقارن بود منشاء هسته را روی پیکسل فعلی قرار دهید، بنابراین هسته توسط پیکسل‌های مجاور هم پوشانی خواهد داشت. حال هر یک از عناصر هسته را با پیکسلی از تصویر که متناظر ان است …
خلاصه:
در پردازش تصویر, یک هسته, ماتریس کانولوشن, یا پوشش یک ماتریس کوچک است که روی تصویر اعمال می‌شود .  (تصویر ، یک ماتریس است که در هریک از درایه‌های آن مقادیر رنگ مربوط به آن درایه بسته به سیستم رنگی استفاده شده ، قرارگرفته‌اند) از هسته برای ایجاد فیلترهای مختلف روی عکس استفاده میکنند ، از دیگر کاربردهای آن در یادگیری ماشین است . هر هسته برای یک کار خاص مفید است مثل مات کردن ، تیز کردن ، برجسته سازی ، تشخیص لبه ، و کارهای دیگر.این تغییرات روی تصویر با عبور دادن ماتریس هسته (که از ماتریس تصویر اندازهٔ کوچکتری دارد) از تصویر یا میانگین‌گیری کانولوشن بین هسته و تصویر صورت می‌گیرد .