應用高斯濾波器內核後的卷積

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我寫了一段代碼here來將圖像與給定的內核進行卷積。根據我在頁面底部收到的建議，與使用conv2函數相比，我設法獲得[幾乎]完全相同的圖片。幾乎我的意思是當imshow顯示圖像看起來相同時，但輸出圖像中的值有所不同，但是。但是，當我將高斯內核與圖像進行卷積時，它會變得更糟。那麼我自己和conv2函數的輸出差異很大！這是爲什麼？你能告訴我我的代碼有什麼問題嗎？應用高斯濾波器內核後的卷積

原來我犯了一個錯誤。我已經對imageFilter（）做了一些修改，但沒有注意到它們存在兩天直到現在！

您可以看到imageFilter（）代碼here。

gaussKernel = fspecial('gaussian', 3, 2); 
testImage1 = imageFilter(image, gaussKernel); 
testImage2 = conv2(image, gaussKernel);

謝謝

來源

2014-04-13 Amir

什麼是'imageFilter'？ –

此外，「差異很大」不是一個有用的描述。請提供一個具體的例子。 –

當你說外部圖片時，你的意思是朝向外邊緣的像素，例如那些功能的支持與邊緣重疊的像素？此外，與您的問題無關，但您的支持對於2的西格瑪來說顯得非常小。 – timbo

有2個原因：

精密： 在你imageFilter方法的最後一行要轉換到uint8數據類型（這是一個8位整數），所以你基本上是對你的結果進行四捨五入：

finalImg = uint8(finalImg);

本地方法conv2然而呈現數據類型double的矩陣gaussKernel，這確實卷積在雙打，因此在研磨器的精度。
邊界條件：conv2有第三個參數（見docs）具有與結果的形狀做什麼。在你的方法中，你計算的卷積結果的零填充相同的大小作爲原始圖像，而conv2默認情況下計算全卷積。

所以一個簡單的修改將產生相同的結果：

gaussKernel = fspecial('gaussian', 3, 2); 
testImage1 = imageFilter(im, gaussKernel); 
testImage2 = uint8(conv2(im, gaussKernel, 'same'));

來源

2014-04-13 14:10:16 Stav

應用高斯濾波器內核後的卷積

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