很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。
滤波操作和卷积操作，实际都是用一个矩阵和原矩阵进行对应位置乘积做和。
滤波操作: Filtering
滤波操作不改变原图像矩阵的大小
具体以下图为例：
左边是滤波器，右边是原图像，滤波操作就是将滤波器的中心的‘5’放在原图像左上角‘0’的位置，然后依次向右滑动，原图像空缺的位置以‘0’填充，然后对应位置乘积，加和，便得到原图像对应位置的数值：原图像左上角‘0’对应的就是滤波后的图像‘64’。
如果我们想设计一个什么也不做的滤波器，这个滤波器应该是什么样子的？
答案如下：
这样的滤波器不会对原图像矩阵产生任何影响
卷积操作: Convolution
卷积操作会改变图像大小
具体如下：
卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先将卷积核翻转180度，之后再做乘积。
卷积操作的具体过程是卷积核与原图像依次对齐，卷积核左上角的‘1’与原图像左上角的‘0’对齐。这样对应位置相乘求和之后，图像的大小就变小了，得到了最后的2*2的图像。
由于卷积操作会导致图像变小（损失图像边缘），所以为了保证卷积后图像大小与原图一致，经常的一种做法是人为的在卷积操作之前对图像边缘进行填充（填充的数值因实际情况不同而不同）。
