目录2021219 光学信息处理 菊1节(5)卷积( convolution 第2节 g(xy)和h(xy的卷积定义: 第3节 第4节 g(x, y)*h(x, y)=J]oog(s, nh(x-, y-n)dEdn 易证明:g(x,y)*h(xy)台→G(n,y)H(u,) 6函数的卷积有特殊的性质: g(x)*8(x-x)=g(x-xo (15) g(x, y)*8(k, D (x, y)=g(k, D(x, y) (16) (6)导数的变换公式可由(7)式导出 g(k, D(x,y)+(2tu)k(i2v)G(u, v)/(17) 第1章第1节 第2节 第3节 第4节 目 录 第1章 2021/2/19 光学信息处理 8 (5) 卷积 (convo1ution) g(x,y)和h(x,y)的卷积定义： g(x,y)h(x,y) = ∞ - ∞g(,  )h(x-,y-)dd 易证明: g(x,y)  h(x,y)  G(u,v) H(u,v) δ函数的卷积有特殊的性质： g(x) δ(x-xo ) = g(x-xo ) (15) g(x,y) δ (k, l) (x,y) = g (k, l) (x,y) (16) (6)导数的变换公式可由(7)式导出 g (k, l) (x,y)  (i2u)k (i2v)l G(u,v) (17)