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conv2.filter2.imfilter的区别 -------------------------------------conv2函数----------------------------------------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+m…
功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波. 用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大…
实际比较filter2D和imfilter之间的关系 ​                  卷积运算是图像处理和增强中经常遇到的一种算法.由于很多优秀的开源算法都是采用matlab编写的,在我改写为c语言的时候就必然会遇到改写卷积算法的问题.在matlab中,卷积可以由imfilter来实现,在opencv中则是由filter2D来实现.它们之间的具体转化过程是什么?我通过一系列实验来研究.           一.实验准备           为了方便观察,仍然是采用分开来研究的方法.1)是输…
1 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…
saliencyMap = imfilter(saliencyMap,fspecial('gaussian',round(scale/64*3),min(scale/64*3*5/4))); fspecial函数 用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为: h = fspecial(type) h = fspecial(type,para) 其中type指定算子的类型,para指定相应的参数: 其中,type的类型有: 'average' averaging filter 为均值滤波,参数为hsi…
功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波. 用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的…
功能:对图像进行滤波. 用法: g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f:输入图像,w:滤波掩模,g:滤波后图像. filtering_mode:指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积” boundary_options:处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大小确定. 具体参数选项见下表:   选项 描述 filtering_mode ‘corr’ 通过使用相关来完成,该值为默认.   ‘c…
图像处理函数详解——imfilter功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边…
Matlab中imfilter()函数的用法 功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_option…
转载: 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…