cmp = [a(:),b(:),c(:),d(:)]; 总结 观察cmp 矩阵后发现三者数值一样,但通过计算误差发现,仍然存在极小的误差,这与函数的实现原理有关,因此可以近似地认为以上三种方法能够获得一样的卷积效果。 使用conv2(A,B) 实现卷积,A 为图像,B 为核。 使用imfilter(A,rot90(B)) 实现卷积,A 为图像,B 为...
但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 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...
MATLAB中的imfilter和conv2都是用于实现二维卷积运算的函数，但它们在具体实现和使用场景上有细微差异。imfilter实现的是线性空间滤波，它直接接受用户输入的卷积核进行卷积运算。而conv2则是计算两个矩阵的二维卷积，返回一个新矩阵，该矩阵是原始矩阵和卷积核的卷积结果。conv2函数的语法格式为C = conv2(...
imfilter实现的是线性空间滤波；conv2是计算两个矩阵的二维卷积 1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为：C = conv2(A,B)C = 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)。2、MATLAB图像处理工具箱提供...
imfilter实现的是线性空间滤波; conv2是计算两个矩阵的二维卷积 1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = 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)。
C_0 = imfilter(C_0, h, 'symmetric'); M = C_0.*L2{i} + (1-C_0).*L1{i}; lambda = 0.01; dd = Solve_Optimal(M,L1{i},L2{i},lambda); DF = DF + dd; end %% fused image fused = BF + DF; end 3 参考文献 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
* 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conv2不同。 imfilter函数 1、用法 B=imfilter(A,H,option1,option2,option3); 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 ...
函数: imfilter 代码实现 代码语言:javascript 复制 clear all; clc; %--- %对图像进行高斯滤波,并显示图像 %--- %读进图像 [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg'; '*.bmp'; '*.gif'; '*.png' }, '选择图片'); %没有图像 if filename == 0 return; end Image = imread([pathname,...
,0.05);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('加5%椒盐噪声后');h1=ones(3,3)/9;J1=imfilter...