He leído muchos documentos sobre convolución en el procesamiento de imágenes, y la mayoría de ellos dicen acerca de su fórmula, algunos parámetros adicionales. Nadie explica la intuición y el significado real detrás de hacer convolución en una imagen. Por ejemplo, la intuición de derivación en el gráfico es hacerlo más lineal, por ejemplo.
Creo que un resumen rápido de la definición es: la convolución se multiplica por el cuadrado de superposición entre la imagen y el núcleo, después de esa suma nuevamente y se ancla. Y esto no tiene ningún sentido para mí.
De acuerdo con este artículo sobre convolución, no puedo imaginar por qué la convolución puede hacer cosas "increíbles". Por ejemplo, detección de línea y borde en la última página de este enlace. Simplemente elija el núcleo de convolución apropiado puede hacer buenos efectos (detectar línea o detectar borde).
¿Alguien puede proporcionar alguna intuición (no es necesario que sea una buena prueba) sobre cómo puede hacer eso?