卷积的理解
1 定义
卷积的定义很直接，其定义如下：
从定义看，其形式非常简单，无非是简单的叠加，但是其背后的内涵与概念对于灵活应用卷积至关重要。
对于工科童鞋而言，接触卷积应该是来自于信号与系统这门课，我们先从信号与系统的角度进行理解。对于信号而言，通常情况下，随着时间的流逝，之前时刻的信号通常会逐渐减弱（当然，我们可以任意定义 ）。下面以一个例子进行解释（摘自于知乎https://www.zhihu.com/question/22298352）：
如图所示，为输入信号，
为响应信号，从
的形态看，随着时间的流逝，信号逐渐减弱。下面进行解释：
-
，
为：
-
, 此时
（因为
已经经过了一个时刻，其对应的响应为
），另一部分则为当前时刻输入和响应的积，其值为：
，因此，
-
，此时此时
,
,
- 依此类推，即可得到公式（1）中的表达式
也就是说，信号与系统中的卷积本质上就是一个与时序关联的信号加权求和，即当前时刻的信号不仅与当前的输入相关，还与之前时刻的信号输入相关。想象几个人依次对着一堵高墙大声喊话，有兴趣的童鞋可以感受一下声音信号的衰减与叠加。
至于如何计算卷积，大家看下面一组图（摘自：https://www.zhihu.com/question/22298352）弄清原理就行了，当前几乎所有的工具或库都提供卷积算子和相关函数，
2 典型应用
卷积的应用场景很多，最典型的莫过于当前已经火了好几轮的CNN（卷积神经网络），其中的卷积就是本文提到的卷积，那它为什么有用？
在数字图像处理中，对图像作各种操作，以满足用户的需求，如图片钝化、图片锐化、图片轮廓提取等常见操作。下面以图片钝化为例子进行解释，先看下面的图片：
很明显，下面的这张图模糊化了，其对应的python代码为：
blur = cv2.blur(img,(5,5))
那这跟卷积又有什么关系呢？在数字图像中，每一个像素用一个灰度表示其亮度，要钝化或者说模糊化图像，其基本思路是：对一个像素周围的像素灰度值进行平均化，则对应坐标的像素都被周围像素平均化了，从而高灰度值被平均，值减少；而低灰度值被升高，从而降低相邻像素的差值，使图像看上去更平滑。
在这个思路的指导下，最简单的方式是只需要对一个领域附近的像素平均化即可，具体操作如下图所示：
上图中的矩阵为原图像，
为权值，假设卷积核大小为3*3，则对于原图像中的(1, 1)处的像素值
平滑后的值为：
，如果取
，则可以达到上述模糊化的效果。
与一维的卷积类似，二维图像的卷积公式为：
同理，如果要求锐化效果，只需要设置相应的卷积核即可。具体的内容，如果感兴趣，可以参考相关的数字图像处理技术。
3 小结
通过信号与图像的例子，可以观察到，如果信号（图像也是一种信号）具有时序关联或者空间观念，我们都可以考虑是否用卷积对特征进行计算。另外，由于信号时域的卷积或者空域的卷积，对应于频域的乘积关系（两者具有对偶关系），在处理卷积比较复杂时，也可以在频域做乘积处理后，在转换到时域或空域进行处理。卷积的这种性质提示我们，凡是在空域或时域具有关联关系的特征，卷积都可以作为参考。
卷积本质上是一种线性变换，然而，在很多情况下，在局部区域内，可以用线性近似代替非线性。在AI时代，卷积几乎无处不在。
