矩阵卷积算法
一、题目说明
1.1背景
在遥感图像处理中,经常要进行图像增强、图像滤波、边缘提前等操作,要将原始影像与算子模板进行卷积计算。本题采用文本数据,相关思想可应用于图像处理之中。
1.2实现步骤
1.数据文件读取2.算法实现3.保存计算报告
二、代码实现
2.1基本元素定义
其中M和N是文件读取以及计算需要的两个矩阵
M是33 N为1010
2.2算法
2.3读文件
2.3.1读取M矩阵文件
2.3.2读取N矩阵文件
2.4保存计算结果
三、数据文件
3.1读取数据文件
M文件
0.20 0.30 0.20
0.25 0.50 0.35
0.10 0.30 0.20
N文件
10.00 13.50 14.00 13.80 13.90 15.60 13.30 14.50 13.70 14.40
13.50 13.30 15.10 16.40 15.40 14.90 11.30 13.50 17.70 13.30
15.70 14.00 16.30 18.60 16.80 16.60 12.50 15.50 16.70 14.80
16.50 15.90 15.20 17.40 17.60 17.70 14.30 14.50 18.50 15.60
12.60 13.30 14.40 16.50 18.40 18.40 17.30 16.50 19.70 17.40
14.10 17.70 16.00 15.40 14.50 19.60 15.20 18.50 14.70 18.30
18.50 14.50 14.70 13.10 15.40 14.30 12.30 17.50 12.40 13.20
22.30 15.20 15.80 18.00 17.20 13.50 13.70 16.50 14.70 15.30
17.50 16.30 16.30 13.60 18.40 15.70 16.30 15.50 15.70 16.40
13.20 17.30 15.00 12.80 19.10 16.60 17.60 16.50 13.30 17.30
3.2结果文件
--------------------------------------------------------算法1------------------------------------------------------------
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN 10.00 11.40 12.64 13.80 13.89 14.36 14.46 14.30 13.93
NaN 11.56 12.07 13.03 14.25 14.61 14.76 14.33 13.78 13.99
NaN 13.66 13.29 13.83 15.00 15.78 15.72 14.71 13.74 14.17
NaN 15.59 15.07 14.95 15.73 16.86 16.98 15.70 14.33 14.70
NaN 14.94 15.02 14.95 15.56 16.85 17.60 17.01 15.73 15.85
NaN 13.85 14.51 14.82 15.37 16.10 17.27 17.52 16.95 16.59
NaN 15.43 15.17 15.30 15.25 15.23 15.96 16.43 16.52 16.17
NaN 19.08 17.34 16.38 15.40 15.34 15.30 15.06 14.99 15.35
NaN 19.86 18.46 16.89 15.50 15.94 15.97 15.19 14.64 15.30
---------------------------------------------------------算法2-----------------------------------------------------------
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN 17.30 15.70 15.36 15.90 17.00 17.60 16.59 15.23 15.03
NaN 16.90 16.03 15.51 15.75 16.59 17.16 16.63 15.48 15.10
NaN 16.16 15.86 15.56 15.55 15.77 16.16 16.62 16.03 15.48
NaN 14.74 14.70 15.10 15.18 14.84 14.79 15.81 15.96 15.49
NaN 15.44 14.66 15.04 15.40 15.33 14.85 15.41 15.31 15.35
NaN 17.05 16.48 16.32 16.46 16.57 16.54 16.35 15.32 15.24
NaN 16.91 17.55 17.31 16.83 16.66 17.46 17.45 16.33 15.49
NaN 15.64 16.60 16.85 16.00 15.48 16.63 17.61 17.05 15.84
NaN 14.40 15.54 15.91 15.02 14.11 15.26 16.79 16.89 15.94