卷积是分析数学中一种重要的运算。 简单定义：设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，作积分：

卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。

多通道 计算机与人类感官系统相对应的多个信息输入和输出通道。

特征图 由图像提取出的特征值组成的方图

特征选择 ：从已经有的特征中选择若干有效的特征使图片最优

卷积核就是二维滤波器矩阵 卷积核的作用：滤波/特征提取

卷积操作的主要⽬的就是对图像进⾏降维以及特征提取； 卷积核往往是⾏数和列数均为奇数的矩阵，这样中⼼较好定位； 卷积核元素的总和体现出输出的亮度，若元素总和为1，卷积后的图像与原图像亮度基本⼀致；若元素总和为0，则卷积后的图像基本 上是⿊⾊，其中较亮的部分往往就是提取出图像的某种特征； 滤波实际上就是Same模式的卷积操作，也就是说滤波后图像的⼤⼩不变，各种滤镜和照⽚的风格化就是使⽤不同的滤波器对图像进⾏ 操作。因此卷积核、滤波器本质上都是⼀个东西； ⾼通滤波器（High Pass Filter, HPF）表⽰仅允许图像中⾼频部分（即图⽚中变化较剧烈的部分）通过，往往⽤于对图像进⾏锐化处 理、增强图像中物体边缘等。如Sobel