matlab的二维卷积操作

最新推荐文章于 2025-10-25 11:24:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-25 11:24:54 发布 · 2.3w 阅读 · 29 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了MATLAB中conv2函数的工作原理及其实现步骤。主要包括：对矩阵A进行补零操作，旋转卷积核，以及计算卷积核与矩阵A的乘积和等过程。同时给出了不同输出形状时的图像大小。
MATLAB的conv2函数实现步骤（conv2（A,B））：

其中，矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb

① 对矩阵A补零，第一行之前和最后一行之后都补mb-1行，第一列之前和最后一列之后都补nb-1列（注意conv2不支持其他的边界补充选项，函数内部对输入总是补零）；

② 将卷积核绕其中心旋转180度；

③ 滑动旋转后的卷积核，将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素，并求乘积和（即将旋转后的卷积核在A上进行滑动，然后对应位置相乘，最后相加）；下面分别是shape=full, same, valid时取输出图像大小的情况，其中：位置1表示输出图像的值从当前核的计算值开始（对应输出图像左上角），位置2表示到该位置结束（对应输出图像右下角）

 

matlab 二维卷积
点云侠的博客
07-10 479
使用matlab 计算二维卷积
4.7、matlab卷积运算：卷积运算、二维卷积、N维卷积
XU157303764的博客
07-01 3280
matlab卷积运算：卷积运算、二维卷积、N维卷积
matlab关于二维卷积函数
06-19
自己编写的关于二维卷积的matlab代码，没有调用系统函数，可以直接使用
二维图像卷积matlab程序
05-07
图像处理中用于两幅图像卷积的matlab程序，他的基本功能与conv2相同，但对于较大的图像可能有溢出错误
MATLAB入门到精通学习笔记完整版
最新发布
weixin_36288992的博客
10-25 983
MATLAB本质上是一个矩阵实验室（Matrix Laboratory），因此所有数据默认以多维数组形式存在。即使是一个单独的数值，也以1×1矩阵的形式存储。这种统一的数据表示法极大简化了数学表达式的编码过程。MATLAB提供了一系列预定义常量和特殊变量，极大方便了科学计算中的常见需求。常量含义示例用途pi圆周率 π ≈ 3.14159角度转换、三角函数计算inf无穷大极限、除零结果、边界条件NaN缺失值、非法运算结果eps。
Matlab实现二维数据卷积
Bokman的博客
12-06 6053
实现代码： % 二维卷积操作卷积操作 clc clear % 3*3 卷积核必须是方阵，且行列数为奇数 x = [-1 -2 -3; 0 0 0; 1 2 3]; % 5*5 data = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15; 16 17 18 19 20; 21 22 23 24 25]; pre_conv = conv2(data, x, 'same') x
精选资源
matlab-二维卷积神经网络的matlab实现.zip
02-01
二维卷积神经网络（2D Convolutional Neural Networks, 2D CNNs）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛使用的深度学习模型。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱来支持深度学习，包括对2D CNN的...
精选资源
使用 FFT 的二维卷积：使用快速傅立叶变换的二维卷积。-matlab开发
05-30
卷积定理指出，时域或空间域的卷积等效于频域的乘法。 因此可以使用 ifft2(fft(x) .* fft(m)) 来实现卷积，其中 x 和 m 是要卷积的数组。 最繁琐的部分是让数组定位和填充正确，以便结果与传统的卷积函数 CONV2 ...
matlab二维卷积,[转载]conv2 --matlab 二维卷积命令
weixin_35649143的博客
03-20 352
conv2Two-dimensional convolutionSyntaxC = conv2(A,B)C = conv2(hcol,hrow,A)C = conv2(...,'shape')DescriptionC = conv2(A,B) computes the two-dimensional convolution of matricesA and B. If one of these m...
matlab中的三种2维卷积运算
北落师门204的博客
04-19 8274
1.full 如下图：                                   图（1）  图中蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。图的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积，滑动步长为1，卷积核的中心元素对应卷积后图像的像素点。 2.same 如下图：                  
二维离散卷积Matlab函数（频率域）
07-29
二维离散卷积函数，相当于函数conv2()
图像的二维卷积实现
weixin_34072159的博客
07-18 753
首先是最常用的C++版本的卷积实现： void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { ...
matlab zero padding,二维卷积详解，zero padding 和shape=full, same, valid详解
weixin_33610824的博客
03-19 1757
本文主要解释： (1)传统离散信号处理中的卷积维度 L = M+N -1；(2)matlab卷积函数中的shape=full, same, valid所导致的不同卷积输出维度，和tensorflow的tf.nn.conv2d中的padding=same,valid导致的不同输出维度；(3) pytorch中的卷积函数中设置的padding以及torch官方给的卷积的shape计算公式本文主要...
（一）空域图像增强：几何点操作及MATLAB实现
cuttleKK的博客
11-07 1174
空域指像素位置所在的空间，一般看作图像的原始空间。空域图像增强指直接作用于像素，在图像空间的增强。在空域增强中分为点操作和模板操作。 点操作还可以分为几何点操作和灰度点操作。 几何点操作通过改变像素坐标位置来改变图像获得增强效果。灰度点操作通过改变像素的灰度值来改变图像获得增强效果。几何点操作和灰度点操作都可以看作是映射操作，都有可能不可逆。 文章目录1.几何点操作图像坐标变换2.灰度点操作图像间运算图像灰度映射直方图变换 1.几何点操作 几何点操作主要借助像素的坐标变换来改变像素位置。 图像坐标变换 图像
【matlab】conv2函数
qq_38592948的博客
08-30 4569
一、函数调用方式： 1.C=conv(A,B) C的size分别为A、B行列值对应相加再减1，比如conv(33,44)->(6*6) 2.C=conv2(Hcol,Hrow,A) 3.C=conv(A,B,shape) 根据shape返回子区，shape=‘same’时返回子区中心域 二、计算公式 主要记录一下2D卷积是如何进行的 公式： 一般认知是卷积之后图像会变小，但是2D卷积怎么还会变大呢？这是由于公式中B(j-p+1,k-q+1)部分允许坐标出现负值而无效，从而卷积核可以“部分”卷积对象
Matlab 卷积函数 ——conv2
gioc的专栏
03-02 1974
功能：是二维卷积运算函数（与convmtx2相似）。如果a和b是两个离散变量n1和n2的函数，则关于a和b的二维卷积运算数学公式如下：用法：C = conv2(A,B)C = conv2(hcol,hrow,A)C = conv2(...,'shape')C = conv2(A,B)计算数组A和B的卷积。如果一个数组描述了一个二维FIR滤波器，则另一个数组被二维滤波。当A的大小为[ma,na],B...
Matlab中conv2函数的使用
jk_101的博客
04-13 8281
目录 一.语法 1.输入参数 2.输出参数 3.详细信息 二.说明 三.示例 1.二维卷积 2.提取二维台座边 conv2函数是求二维卷积。 一.语法 C = conv2(A,B) C = conv2(u,v,A) C = conv2(___,shape) 1.输入参数 A-输入数组 向量|矩阵 输入数组，指定为向量或矩阵。 数据类型：double|single|int8|int16|int32|int64|uint8|...
matlab 二维卷积conv2的等效代码
u010157575的专栏
08-06 3433
matlab 二维卷积conv2的等效代码     im = imread('lenna.png'); imshow(im); m = [2 1 0; 1 0 -1; 0 -1 -2]    % a diagonal edge detection mask  im = rgb2gray(im);  im = im2double(im); Gen
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值