的大小r
应该与我认为的原始大小相同。而且我不明白您为什么使用single
. 无论如何,我认为您想要执行以下操作:
%# Let's first create a small test image from the built-in peppers image
original = im2double(imread('peppers.png'));
original = original(1:5,1:8,1);
filter = 1/9 * [-1 -1 -1 ; -1 17 -1 ; -1 -1 -1];
s = size(original);
r = zeros(s);
for i = 2:s(1)-1
for j = 2:s(2)-1
temp = original(i-1:i+1,j-1:j+1) .* filter;
r(i,j) = sum(temp(:));
end
end
结果如下:
r =
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0.2336 0.2157 0.2514 0.2436 0.2257 0.2344 0
0 0.2453 0.2444 0.2671 0.2693 0.2418 0.2240 0
0 0.2741 0.2728 0.2397 0.2505 0.2375 0.2436 0
0 0 0 0 0 0 0 0
与imfilter
,它是:
r2 = imfilter(original, filter)
r2 =
0.3778 0.3325 0.3307 0.3442 0.3516 0.3312 0.3163 0.3856
0.3298 0.2336 0.2157 0.2514 0.2436 0.2257 0.2344 0.3386
0.3434 0.2453 0.2444 0.2671 0.2693 0.2418 0.2240 0.3512
0.3272 0.2741 0.2728 0.2397 0.2505 0.2375 0.2436 0.3643
0.3830 0.3181 0.3329 0.3403 0.3508 0.3272 0.3412 0.4035
如您所见,除了边界上的结果之外,结果是相同的。有一些策略可以计算边界上的那些,例如将图像镜像到边界外,保持它们相同等。请阅读文档imfilter
并选择一种策略。
请注意,我没有filter
在这里翻转,因为过滤器在两个方向上都是对称的。我建议你避免循环!您的代码中有深度为 4 的嵌套循环!
最后,您可以使用 2-D 卷积来执行以下操作imfilter
:
r3 = conv2(original, filter, 'same');
r3 =
0.3778 0.3325 0.3307 0.3442 0.3516 0.3312 0.3163 0.3856
0.3298 0.2336 0.2157 0.2514 0.2436 0.2257 0.2344 0.3386
0.3434 0.2453 0.2444 0.2671 0.2693 0.2418 0.2240 0.3512
0.3272 0.2741 0.2728 0.2397 0.2505 0.2375 0.2436 0.3643
0.3830 0.3181 0.3329 0.3403 0.3508 0.3272 0.3412 0.4035