Question

我已经编写了一段代码here来将图像与给定的内核进行卷积。根据我在页面底部收到的建议，与使用conv2函数时相比，我设法获得了[几乎]完全相同的图片。几乎我的意思是imshow显示的图像看起来相同，但输出图片中的值略有差异。然而，当我将高斯核与图像卷积时，情况变得更糟。那么我自己和conv2函数的输出差别很大！这是为什么？你能告诉我我的代码有什么问题吗？

原来我犯了一个错误。我对imageFilter（）进行了一些修改，但直到现在才注意它们存在了两天！

您可以看到imageFilter（）代码here。

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

谢谢

Answer 1

有两个原因：

<强>精密：在imageFilter方法的最后一行，您要转换为uint8数据类型（这是一个8位整数），因此您基本上可以对结果进行舍入：

finalImg = uint8(finalImg);

然而，本机方法conv2以数据类型gaussKernel的矩阵double呈现，这在双精度中进行卷积，因此更精确。
边界条件：conv2有第三个参数（请参阅docs），该参数与结果的形状有关。在您的方法中，您使用相同大小的零填充来计算卷积的结果，而默认情况下conv2计算完整卷积。

因此，简单的修改将产生相同的结果：

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

应用高斯滤波器内核后的卷积

1 个答案: