卷积核（Convolutional Kernel）是一种 用于图像处理和计算机视觉的数学函数。在图像处理中，卷积核是一个小矩阵，通过对输入图像进行卷积运算，可以提取出图像的特征，并用于各种应用，如图像滤波、边缘检测、特征提取等。卷积核在卷积神经网络（CNN）中尤其重要，它们通过逐元素的乘法和加法操作来生成新的输出特征图。
具体来说，卷积核在输入图像上滑动，计算每个位置的乘积和，得到一个新的输出值。这个过程可以看作是输入图像中一个小区域内像素的加权平均，其中权值由卷积核定义。在深度学习中，卷积核通常被称为过滤器，它们直接执行逐元素的乘法和加法，而不需要进行反转操作。
卷积核的大小和形状可以根据具体任务和数据特性进行调整。常用的卷积核尺寸包括3×3、5×5等，也可以使用更大的尺寸以获得更好的处理效果，但计算时间也会相应增加。
总之，卷积核是图像处理和计算机视觉中的关键工具，通过它们可以实现各种图像处理任务，提高图像质量和特征提取的准确性。
