matlab卷积相关

matlab卷积计算时，一般有conv2，filter2等函数，先构造两个矩阵，

A = randn(4);
h = rand(3);

各个函数的用法如下：

filter

C = conv2(b , a , data)

利用卷积核b对data做卷积，得到的结果除以a就是函数返回的值

data = 1:4;
ws = 3;
ss = filter(ones(1,ws)/ws , 1 , data)
ss = filter(ones(1,ws)/ws , 2 , data)

conv2

C = conv2(A , h , shape)

用h对A做卷积，h先旋转180度之后会与A中的每个块做点乘，shape表示返回矩阵的大小，如果

• full:返回的矩阵大小是size(A)+size(h)-1
• same:返回的矩阵大小是size(A)
• valid:返回在卷积时没有遇到零边的矩阵

C = conv2(A , h)相当于shape是’full’的情形

filter2

C = filter2(h , a , shape)

上式与C = conv2(A , rot90(rot90(h)) , shape)是一样的

默认的shape是same，即返回矩阵大小是size(A)

只能做二维图像滤波

imfilter

C = imfilter(A , h , shape)

图像是与filter2效果相同

可以做多维图像滤波，如RGB通道的图像等

convn

C = convn(A , h , shape)

二维图像时，效果与conv2相同

convn可以处理多维图像，如RGB三个通道的图像等

不知道起什么结束语的标题才好

更多的功能见matlab的help