matlab中滤波函数imfilter,conv2,filter2总结

在matlab下输入命令doc 函数名就可以调出帮助文档，有详细的关于该函数的解释。以下是关于这3个滤波函数简要的总结。假定在图像处理中。

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1. imfilter
imfilter函数对任意类型数组或多维图像进行滤波。
用法：
g = imfilter(f, w, options,…)
f：原始输入图像。
w：滤波掩模（如我们平时常会用到的一些边沿检测算子、对象进行平滑的高斯算子等）
g：对原始图像进行滤波后得到的输出图像。默认情况下尺寸与原始图像相同。
后面的options对应的参数可选，不选的话有其默认值。options对应的共有3个参数，分别是处理滤波模型选项filtering_mode，“相关”或“卷积”；边界处理选项boundary_options；输出图像尺寸选项size_options。这几个参数顺序无关。具体参数见下表：

参数列表	选项	描述
filtering_mode	‘corr’	相关（默认）
	‘conv’	卷积
boundary_options	X	输入图像的边界通过用值X值来填充扩展其默认值为0
	‘replicate’	复制外边界值
	‘symmetric’	镜像反射
	‘circular’	图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来扩展
size_options	‘full’	输出图像的大小与被扩展图像的大小相同
	‘same’	输出图像的大小与输入原始输入图像一样（默认）

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2. filter2
filter2是相关滤波函数
用法：
假设输入图像X大小为ma x na，卷积核B大小为mb x nb
Y = filter2(H,X,shape)
H：相关核，即是上边提到的滤波掩模
X：输入图像
shape：可选，其参数如下：
‘same’（默认值）:返回与X同样尺寸滤波后的图像。ma × ma
‘full’：返回全部二维滤波结果。（ma+mb-1）x（na+nb-1）
‘valid’: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。（ma-mb+1）x（na-nb+1）
3. conv2
conv2是卷积滤波函数
用法：
Y = conv2(H,X,shape)
与filter2类似。不一样的是在计算时要将卷积核H进行旋转180°，相关核H则不需要。
如果理解卷积与相关定理的话是很容易理解的。