Question

我正在尝试使用imfilter过滤掉图像。我应该得到与imfilter相同的结果，但我会得到不同的结果。有人能告诉我哪里出错了吗？

orignal=imread('obj6__17.png');
filter=1/9*[-1 -1 -1 ; -1 17 -1 ; -1 -1 -1];
s=size(orignal);
r=zeros(s(1));
temp = zeros(3);

for i= 2: s(1)-1
for j = 2: s(2)-1

    for n= 1: 3
        for m= 1:3
            temp(n,m)=orignal(i+2-n,j+2-m)*filter(n,m);
        end
    end
    r(i,j)=sum(single(sum(temp)));
end
end

Answer 1

r的大小应该与我认为的原始大小相同。我不明白为什么使用single转换为单精度。无论如何，我想你想做以下事情：

%# Let's first create a small test image from the built-in peppers image
original = im2double(imread('peppers.png'));
original = original(1:5,1:8,1);

filter = 1/9 * [-1 -1 -1 ; -1 17 -1 ; -1 -1 -1];
s = size(original);
r = zeros(s);

for i = 2:s(1)-1
    for j = 2:s(2)-1
        temp = original(i-1:i+1,j-1:j+1) .* filter;
        r(i,j) = sum(temp(:));
    end
end

结果如下：

r =

         0         0         0         0         0         0         0         0
         0    0.2336    0.2157    0.2514    0.2436    0.2257    0.2344         0
         0    0.2453    0.2444    0.2671    0.2693    0.2418    0.2240         0
         0    0.2741    0.2728    0.2397    0.2505    0.2375    0.2436         0
         0         0         0         0         0         0         0         0

使用imfilter，它是：

r2 = imfilter(original, filter)

r2 =

    0.3778    0.3325    0.3307    0.3442    0.3516    0.3312    0.3163    0.3856
    0.3298    0.2336    0.2157    0.2514    0.2436    0.2257    0.2344    0.3386
    0.3434    0.2453    0.2444    0.2671    0.2693    0.2418    0.2240    0.3512
    0.3272    0.2741    0.2728    0.2397    0.2505    0.2375    0.2436    0.3643
    0.3830    0.3181    0.3329    0.3403    0.3508    0.3272    0.3412    0.4035

如您所见，除边框上的结果外，结果相同。有一些策略可以计算边界上的图像，将图像镜像到边界外，保持相同等等。请阅读imfilter的文档并选择一种策略。

请注意，由于过滤器在两个方向上都是对称的，因此我没有在此处翻转filter。我建议你避免循环！您的代码中有深度为4的嵌套循环！

最后，您可以使用二维卷积与imfilter：

相同

r3 = conv2(original, filter, 'same');

r3 =

    0.3778    0.3325    0.3307    0.3442    0.3516    0.3312    0.3163    0.3856
    0.3298    0.2336    0.2157    0.2514    0.2436    0.2257    0.2344    0.3386
    0.3434    0.2453    0.2444    0.2671    0.2693    0.2418    0.2240    0.3512
    0.3272    0.2741    0.2728    0.2397    0.2505    0.2375    0.2436    0.3643
    0.3830    0.3181    0.3329    0.3403    0.3508    0.3272    0.3412    0.4035

Answer 2

这是修改代码并提供与imfilter完全相同的结果....

%# Let's first create a small test image from the built-in peppers image
original = im2double(imread('peppers.png'));
original = original(1:5,1:8,1);

filter = 1/9 * [-1 -1 -1 ; -1 17 -1 ; -1 -1 -1];
s = size(original);
r = zeros(s);
original=padarray(original,[1,1]);
for i = 2:s(1)
for j = 2:s(2)
    temp = original(i-1:i+1,j-1:j+1) .* filter;
    r(i-1,j-1) = sum(temp(:));
end
end

这给出了与结果矩阵完全相同的结果矩阵功能...

在matlab中实现IMFILTER

2 个答案: