目录
- 图像边界填充算法详解与实现
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- 1. 基础概念
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- 1.1 边界填充的意义与应用场景
- 1.2 常见填充策略概览
- 2. 零填充算法（Zero Padding）
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- 2.1 理论介绍
- 2.2 Python实现及代码详解
- 2.3 案例分析
- 3. 镜像填充算法（Mirror Padding）
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- 3.1 理论介绍
- 3.2 Python实现及代码详解
- 3.3 案例分析
- 4. 重复填充算法（Repeat Padding）
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- 4.1 理论介绍
- 4.2 Python实现及代码详解
- 4.3 案例分析
- 5. 填充算法对比与综合应用
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- 5.1 算法优缺点对比
- 5.2 综合应用场景与改进建议
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图像边界填充算法详解与实现
在图像处理的许多操作中，如卷积、滤波、或图像分块，都会遇到处理边界的问题。为了在不改变输入图像尺寸的情况下进行这些操作，边界填充成为一种常用策略。本文将详细介绍三种图像边界填充算法：零填充（Zero Padding）、镜像填充（Mirror Padding） 和 重复填充（Repeat Padding），并采用面向对象的设计方式进行 Python 实现。同时，通过多个案例展示每种算法的实际应用，并结合设计模式优化实现方式。
1. 基础概念
1.1 边界填充的意义与应用场景
图像边界填充是一种通过在图像边缘添加像素以扩展图像尺寸的技术。它不仅是图像处理中的基础操作之一，也是许多计算机视觉任务中不可或缺的一部分。边界填充的核心意义在于提供一个合理的延展，使得在处理边缘像素时，计算结果更加准确，并能够有效解决图像在边缘处理中的数据缺失问题。以下是边界填充的主要意义及其典型应用场景。
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卷积操作中的边界填充
在卷积神经网络（Convolutional Neura