MATLAB中conv2的详细用法 (以及【matlab知识补充】conv2、filter2、imfilter函数原理)

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MATLAB中conv2的详细用法 (以及【matlab知识补充】conv2、filter2、imfilter函数原理)

2024-07-12 04:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

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1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880

2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049

3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879

 

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)

 

matlab中conv2 函数在计算二维卷积应用实例如下:

格式:C=conv2(A,B)       C=conv2(Hcol,Hrow,A)       C=conv2(...,'shape')说明:对于 C=conv2(A,B),conv2 计算矩阵A和B的卷积,若[Ma,Na]=size(A),[Mb,Nb]=size(B),

则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];

      对于C=conv2(Hcol,Hrow,A),矩阵A分别与Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积;

      对于C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2返回二维卷积结果部分,参数shape可取值如下:

        1、full 为缺省值,返回二维卷积的全部结果;        2、same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分;        3、valid 返回在卷积过程中,未使用边缘补0部分进行计算的卷积结果部分,当 size(A)>size(B) 时,    size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]

对于C=conv2(...,'shape')可以用下面的图表示:

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-------------------------------------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]

 

         

 

-------------------------------------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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