filter2函数
conv2函数
C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波
参数说明:
A:输入图像
B:卷积核
shape的可选值为full、same、valid。
1)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)。
2)shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分。
3)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)。
上面叙述看起来略有些抽象,可以结合下面的图一起理解。
filter2函数
B = filter2(h,A,shape) ; %相关(correlation)滤波
这里需要明晰一下卷积和相关的区别,卷积操作就是先将卷积核旋转180度然后再和核大小相同的区域内的各元素对应相乘再相加。也就是核旋转180后卷积。而相关操作就是直接用核卷积,不做旋转。注意,我在叙述的时候,把2个区域对应元素相乘再相加这一个操作称为卷积。
参数说明:
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。
1)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)
2)shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分。
3)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)。
imfilter函数
imfilter函数能够实现3通道的RGB图像和单通道的滤波器的卷积,并且返回的图像也是3通道的。
B=imfilter(A,H,option1,option2,option3);
参数说明:
A:输入图像,H:滤波核
1)option1:边界选项,可选的有:补充固定的值X(默认都补零),symmetric,replicate,circular
2)option2:输出图像大小选项,可选的有same(默认),full
3)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
三者的比较
1)filter2输入类型无所谓,输出是double的,输入在边界总是补零(zero padded), 不支持其他的边界补充选项。
2)conv2的输入只能为double型的,否则会提示警告,输出也是double型的。
2) imfilter:不一定要将输入转换为double,但是输出只与输入同类型,有灵活的边界补充选项。有symmetric、replicate,same等。
在适用图像的维度上,imfilter可进行多维图像(RGB等)进行空间滤波,filter2 只能对二维图像(灰度图)进行空间滤波,conv2可以对图像矩阵实现自己想实现的卷积操作,最简单最常用的是二维。所以conv2和filter2类似,多维图像(RGB等)要用imfilter。
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– is en-dash, — is em-dash |
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
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