1樓：Bihan Wen
矩陣之類的是很好的工具，用來理解影象處理裡的一些技巧和原理。這裡簡單地舉幾個例子：
1）影象處理裡經常用到Filtering，數學的本質是Convolution。考慮乙個1-dim的FIR情況，可以認為是一小段向量（假設為a）和另一段（假設為b）在移動中相乘然後相加，結果得到另乙個向量c。可否用矩陣表示呢？
答案很簡單，c=Ab，這裡A是a的Toeplitz matrix。這樣表示的話，為什麼時域的convolution在頻域是相乘，就很好理解了：是DFT matrix正好把A給diagonalize了！
2）影象處理裡的denoising和deconvolition，如果用矩陣來理解就很簡單：Ax+b=c，這裡A是乙個系統，b是雜訊，c是你的觀測，你需要找到x。如果已經知道A的話，least square estimate就可以表達成pinv(A)c，這裡在l2下最優的x的回覆。
相關的應用還有很多，題主可以嘗試用類似的思路，以matrix和linear algebra來解釋影象處理裡面很多的演算法，會有意外的收穫
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