生成差值图像的过程确实可能增加矩阵中的0值，但不会改变矩阵的实际尺寸。因此，这些0值在卷积运算中依然会被计算，不会减少运算时间。卷积本质上涉及简单的乘法和累加操作，理论上可以通过多种方式来实现。例如，利用快速傅里叶变换（FFT）的相关函数进行间接计算，或者直接使用MATLAB内置的卷积函数。
在MATLAB中执行卷积时，可以通过优化算法来提升效率。尽量减少不必要的循环，简化矩阵结构，减小矩阵尺寸，都是有效的方法。例如，使用稀疏矩阵代替那些含有大量0值的矩阵，可以在计算中节省大量时间和资源。
如果你的问题涉及数学层面的细节，建议从数学的角度出发进行提问，这样可能会获得更深入的解答。对于图像和滤波器之间的卷积操作，虽然在实际应用中常见，但在理论讨论中，可能需要明确卷积的具体定义和应用场景。
在实际编程过程中，应根据具体情况灵活选择算法。如果卷积操作中包含大量0值，可以考虑将其转换为稀疏矩阵形式，这在MATLAB中可以通过spones和sparse等函数实现。这样不仅能提高计算速度，还能节省内存使用。
综上所述，优化卷积运算的关键在于简化运算对象和减少不必要的计算。合理利用MATLAB提供的函数库和工具，可以有效地提升卷积运算的效率。
