线性滤波中的卷积和相关的理解

参见:数字图像处理(MATLAB)P65-P68

线性空间滤波原理示意图

线性空间滤波中有两个意义相近的概念:卷积和相关

一维:一个函数f和一个掩模w

相关(corr):就是在图像f中逐点移动滤波掩模w然后相应的值乘积然后累加得到的响应值

卷积(conv):将掩模旋转180度,再逐点移动然后相应的值乘积相加得到响应值。

区别:

  相关:如果固定w,让f在w 上移动,结果将会不同,因而顺序也是有关系的。

与相关不同的是,颠倒f的顺序会产生相同的卷积结果,这是因为其中一个函数总会在卷积中旋转180度。

如果对称移动函数f,则卷积和相关这两个操作会产生相同的结果。

full  就是填充(主要是0填充)输出的结果与full填充后的图像一样大小

same   输出的与f的大小一样

一维相关和卷积操作示意图

二维相关和卷积操作示意图

imfliter函数的相关的选项

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