转载: 1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880 2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049 3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879 1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像

1 conv2函数 C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 参数说明: A:输入图像 B:卷积核 shape的可选值为full.same.valid. 1)当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回B的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1). 2)shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分. 3)shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回B的大小为(ma-mb+1)x(na-nb+1). 上面叙述看起来略有些抽象

MATLAB filter2 和 conv2 函数说明 在 MATLAB 中,filter2 函数实现二维数字滤波器．conv2 函数实现二维卷积． filter2(H, X, mode) 等价于 conv2(X, rot90(H,2), mode). 其中,H 表示有理传递函数的系数(Coefficients of rational transfer function),即常说的滤波器核或卷积核．X 表示输入数据．mode 表示卷积或滤波所采用的模式,其决定了返回数据的长度,以及结果数据的不同

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

另附:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 原文:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (defa

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

来源 :https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56665308(比较详细) https://blog.csdn.net/yuanhuiling/article/details/79128116 mfilter实现的是线性空间滤波: conv2是计算两个矩阵的二维卷积1.MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C.若A为ma×na的

conv2.filter2.imfilter的区别 -------------------------------------conv2函数----------------------------------------1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像A大小为ma x na,卷积核B大小为mb x nb,则       当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回C的大小为(ma+m

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns

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

1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 A:输入图像,B:卷积核      假设输入图像A大小为ma x na,卷积核B大小为mb x nb,则      当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回C的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1)         shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分         shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回C的大小为(ma-mb+1)x(

http://blog.sciencenet.cn/blog-95484-803140.html % %图像灰度变换 % f = imread('E:\2013第一学期课程\媒体计算\实验一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');% g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);% g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); % g3 = imadjust(f,[],[],2);% subplot(2,2,1), imshow(f

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

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

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

matlab函数集锦 matlab函数集锦ISFINITE(X), ISINF(X), or ISNAN(X)pwd 当前目录eval 执行matlab函数CONV2(  ,'same')  卷积F = reshape(f,3,3);options = optimset('Jacobian','off');a0 = [0 0 0 0 0, 0];[af,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@(x) costR