卷积是 两个函数或信号的逐点乘积后求和的数学运算。在计算机科学中，卷积广泛应用于信号处理、图像处理、深度学习和许多其他科学领域。卷积的基本思想是通过一个小的权重矩阵（称为卷积核或滤波器）在输入数据（如图像、声音或时间序列）上滑动并进行逐点乘积和求和，从而提取出有用的特征或信息。
具体来说，卷积操作可以表示为两个函数f（t）和g（t）的乘积后求和，即：
\[ （f * g）（t） = \sum_{k} f（k） \cdot g（t - k） \]
其中，\（ t \） 是卷积结果的时间或位置变量，\（ k \） 是求和中的索引变量。
在图像处理中，卷积操作通常用于实现各种功能，如边缘检测、模糊、锐化等。通过卷积操作，卷积神经网络（CNN）能够从输入图像中提取出丰富的特征，并在图像识别、目标检测等任务中表现出色。
总结来说，卷积是一种强大的数学工具，它在计算机科学和工程领域中有着广泛的应用，特别是在图像处理和深度学习领域，卷积神经网络（CNN）利用卷积操作来提取和识别复杂的图像特征。