image - 未定义函数“conv2”，用于“double”类型的输入参数和“full 3d real”属性。- MATLAB

Question

我正在尝试过滤空间域中的图像，所以我正在使用 conv2 函数。

这是我的代码。

cd /home/samuelpedro/Desktop/APIProject/

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img = imread('coimbra_aerea.jpg');
%figure, imshow(img);

size_img = size(img);

gauss = fspecial('gaussian', [size_img(1) size_img(2)], 50);

%figure, surf(gauss), shading interp

img_double = im2double(img);

filter_g = conv2(gauss,img_double);

我得到了错误：

Undefined function 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full 3d
real'.

Error in test (line 18)
filter_g = conv2(gauss,img_double);

现在我想知道，我不能使用 3 通道图像，即彩色图像。

Answer 1

彩色图像是 3 维数组 (x,y,color)。 conv2仅针对 2 维定义，因此不能直接在 3 维数组上工作。

三个选项：

• 使用 n 维卷积，convn()

• 使用 转换为灰度图像rgb2gray()，并在 2D 中过滤：

  filter_g = conv2(gauss,rgb2gray(img_double));

• 在 2D 中分别过滤每种颜色 (RGB)：

  filter_g = zeros(size(im_double));
  for i = 1:3
    filter_g(:,:,i) = conv2(gauss, im_double(:,:,i);
  end
  

Answer 2

对于 nD 输入，您需要使用convn.

Answer 3

如果你有 R2015a 或更新版本，IPT 函数 imgaussfilt 处理这样的多平面二维卷积问题，只需传入你的 RGB 图像。

http://www.mathworks.com/help/images/ref/imgaussfilt.html

如果不这样做，imfilter 还会执行多平面 2-d 卷积。

对于高斯滤波器来说，两者都会更快，他们都知道如何为你做可分离的技巧。