matlab conv2、filter2、imfilter的区别
2016-03-16 22:19
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申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://www.ilovematlab.cn/thread-293710-1-1.html
-------------------------------------conv2函数----------------------------------------
1、用法
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
b、将卷积核旋转180度
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)
-------------------------------------filter2函数----------------------------------------
1、用法
B = filter2(h,A,shape) ; %相关(correlation)滤波
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]
conv2,shape=full filter2,shape=full
-------------------------------------imfilter----------------------------------------
1、用法
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
-------------------------------------conv2函数----------------------------------------
1、用法
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
b、将卷积核旋转180度
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)
-------------------------------------filter2函数----------------------------------------
1、用法
B = filter2(h,A,shape) ; %相关(correlation)滤波
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]
conv2,shape=full filter2,shape=full
-------------------------------------imfilter----------------------------------------
1、用法
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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