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MATLAB中的卷积运算" O- ]0 `4 I6 @
8 c7 v$ p Z' ^0 m1 q* i; O9 e
Imfilter:线性空间滤波 conv2:二位卷积 conv2(a,b,same):将b作为模版在a上平移,最后的矩阵大小与a相同 例如:a =
+ L @5 ~+ N2 G% r( c3 R) C
6 t: z: o1 ?6 r2 O- n) D0 g, F/ C9 d$ ]; K& L7 U% N3 J
1 2 38 W F1 Z$ j% `6 t4 D
4 5 68 {& ], } ^; d1 D" j0 k" f
7 8 9 b =4 [1 {; i9 q4 g6 \
: L/ O2 B+ X* M% D5 z) o2 U/ L' F# Q
1 1 1* `8 a8 H8 ^) w" e* g* F
1 1 1
, f- o+ [4 p: ^( _; v4 e 1 1 1 conv2(a,b,'same’)= 12 21 16! A; Z3 \7 ], y
27 45 33
; u- z# x8 `3 i8 r 24 39 28 这个是将b的模版中心位置置于a矩阵上,并且外圈补0. conv2(a,b,'full’)= 1 3 6 5 3
L: Y. @' Y! `& T" u2 a% I 5 12 21 16 9$ b+ F) M0 g( y1 O
12 27 45 33 18
8 P! ]6 s0 |0 W+ ? } 11 24 39 28 15
; y' K# u4 I" B2 J 7 15 24 17 9 如果是full的话,总将b的最右下角元素至于a矩阵的第一个元素作为模版,然后开始平移模版,外圈补0 卷积的计算步骤:
2 F! g0 Y. @. E' H3 u" r. Z9 ~(1) 卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度(这个千万不要忘了)& G9 a5 s2 l( c4 l5 b
(2) 移动卷积核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方
: G) T' G, u- c" }: d! B$ N6 _(3) 在旋转后的卷积核中,将输入图像的像素值作为权重相乘% Q. q& r# m- Q/ g
(4) 第三步各结果的和做为该输入像素对应的输出像素
1 O C0 ~/ I& h- x( E请看用水平和垂直差分算子对矩阵处理后的结果,然后细细体会 a = 1 B7 J0 R/ w$ \6 A" z C" J/ J, f
2 1 3 11 N5 D; r6 U' a& p/ H
1 2 1 2. j& Q8 A/ f9 T, M7 g( o& Q! n9 F/ U
2 1 3 2( ~( o1 x6 n& [3 L; M
1 3 1 2
- M. k: `$ j) z/ ^. Wb = . V4 A4 G+ b0 H" _, n9 w# C0 }
-1 -1 -1
* g3 Q6 s* |0 d4 x& X 0 0 0
$ V4 o3 {- v8 b5 [, s% o2 L# s 1 1 1- c6 B$ [/ [9 _& Y: H1 W
e = # `+ r0 {& E2 A. d
-1 0 1! _* N, w6 U8 N z1 a
-1 0 1- w% K) @$ O3 D" G( g+ E1 q3 r
-1 0 1' }& A2 R, H& {: c; H. s1 M
conv2(a,b,'same')8 A" B# R4 C1 ~ h
c = 7 w7 Y) \- l ~1 `6 e3 [" E& A
-3 -4 -5 -3
0 ?: X# o* _1 L2 ? 0 0 -1 -16 x$ C6 w( I" ?9 g1 q; E7 q
-1 -1 -1 0
* i: c; o/ X% h& ?/ a 3 6 6 5
6 v# c1 s4 Q* Cconv2(a,e,'same')
+ M4 W6 j/ G) Td = - F3 l! A; q4 d2 r7 _
-3 -1 0 4
- B# o; w( |$ J9 O -4 -2 -1 7) i9 {2 |4 X' g# s' D8 T E9 [
-6 -1 0 5- O% o& x" z; o
-4 -1 0 4
4 K+ P+ y; n" j6 sC = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵,B为mb×nb的矩阵,则C的大小为(ma mb 1)×(na nb 1)。 %在full情况下 imfilter与conv2区别在于没有将b首先180°转置,Imfilter(A,B,'replicate'),对于边界外圈复制边界值,而conv2的边界值为0 # b: J& c; g0 P2 R* \5 l3 M
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