หากคุณไม่พลิกเคอร์เนลคุณเพียงแค่รับการดำเนินการต่าง ๆ ที่เรียกว่า cross correlation เมื่อตัวกรองนั้นสมมาตรเช่นแบบเกาส์เซียนหรือ Laplacian การบิดและสหสัมพันธ์เกิดขึ้น แต่เมื่อตัวกรองไม่สมมาตรเช่นอนุพันธ์คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
เหตุผลที่ทำให้เกิดความนิยมมากกว่าความสัมพันธ์คือมันมีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งการบิดคือการเชื่อมโยงในขณะที่ความสัมพันธ์โดยทั่วไปไม่ใช่
f∗gfg
F{f∗g}=k⋅F{f}⋅F{g}
F
คุณสมบัติที่น่าสนใจอีกอย่างของ convolution คือการทำให้เคอร์เนลมีแรงกระตุ้นหน่วย (เช่นเมทริกซ์ที่มี 1 เดียวที่ศูนย์กลางและ 0 เป็นอย่างอื่น) คุณจะได้ผลลัพธ์ของเคอร์เนล ความสัมพันธ์จะพลิกเคอร์เนลแทน