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【Matlab】conv2、filter2、imfilter的区别

时间:2019-10-06 10:42:08来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:89次「手机版」
 

imfilter

http://www.iloveMatlab.cn/thread-293710-1-1.html

-------------------------------------conv2函数----------------------------------------

1、用法

  1. C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波

复制代码

A:输入图像,B:卷积核

     假设输入图像A大小为ma x na,卷积核B大小为mb x nb,则

     当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回C的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1)

    shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分

     shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回C的大小为(ma-mb+1)x(na-nb+1)

2、实现步骤

假设输入图像A大小为ma x na,卷积核大小为mb x nb,则MATLAB的conv2函数实现流程如下:

      a、对输入图像补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零)。

      b、关于卷积核的中心,旋转卷积核180度。

      c、滑动卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素。

      d、将旋转后的卷积核乘以对应的矩阵元素再求和。

3、实现过程展示

   假设有图像A=[4 3 1 2;0 1 1 3;5 2 0 0],卷积核B=[1 2 3;0 -1 2;1 1 0]

       a、首先是按照上面的步骤进行补零,如下图外圈红色的为补出的零

      

捕获1.JPG 

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       b、将卷积核旋转180度

                   

捕获2.JPG 

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       c、将旋转后的核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加,下面分别是shape=full,same,valid时取输出图像大小的情况,位置1表示输出图像的值从当前核的计算值开始(对应输出图像左上角),位置2表示到该位置结束(对应输出图像右下) 

huadong1.JPG 

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huadong2.JPG 

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huadong3.JPG 

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-------------------------------------filter2函数----------------------------------------

1、用法

  1. B = filter2(h,A,shape) ;        %相关(correlation)滤波
  2.  

复制代码

A:输入图像,h:相关核

     假设输入图像A大小为ma x na,相关核h大小为mb x nb,则

     当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回B的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1)

    shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分

     shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回B的大小为(ma-mb+1)x(na-nb+1)

2、实现步骤

      假设输入图像A大小为ma x na,相关核h大小为mb x nb,MATLAB的filter2的实现流程如下:

         a、对输入图像补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意filter2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零)。

         b、滑动相关核,将相关核的中心位于图像矩阵的每一个元素。

         c、将相关核乘以对应的矩阵元素再求和

                 注意filter2不对核进行180°旋转,直接对应相乘再相加,这一点与filter2不同,下面有两者计算结果对比可看出这一点。

3、conv2(卷积滤波)和filter2(相关滤波)的结果比较

      A=[4   3   1   2;0   1   1   3;5   2   0   0],卷积核B=[1    2    3;0   -1   2;1    1   0]

                

1.JPG 

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2.JPG 

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                              conv2,shape=full                                                                filter2,shape=full

-------------------------------------imfilter----------------------------------------

1、用法

  1. B=imfilter(A,H,option1,option2,option3);

复制代码

A:输入图像,H:滤波核

     option1:边界选项,可选的有:补充固定的值X(默认都补零),symmetric,replicate,circular

     option2:输出图像大小选项,可选的有same(默认),full

     option3:决定采用与filter2相同的相关滤波还是与conv2相同的卷积滤波

-------------------------------------最后总结----------------------------------------

1、  filter2、conv2将输入转换为double类型,输出也是double的,输入总是补零(zero padded), 不支持其他的边界补充选项。

2、  imfilter:不将输入转换为double,输出只与输入同类型,有灵活的边界补充选项

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代码:clc clear all A=imread('cam_38.png'); B=rgb2gray(A); imshow(B); mask=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0];%拉普拉斯滤波模板 C=imfilt

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