imfilter 和 conv2 不应该在这里输出相同的图像吗？答案

【问题标题】：Shouldn't imfilter and conv2 output the same image here?imfilter 和 conv2 不应该在这里输出相同的图像吗？
【发布时间】：2014-03-01 12:49:05
【问题描述】：

所以我将高斯核应用于超声图像，由 0 到 255 范围内的整数值组成，如下所示

filteredImage = imfilter(image,kernel,'conv','same')

使用imshow(filteredImage) 我得到了一个非常模糊的图像：

然后，改为使用

convImage = conv2(image,kernel,'same')

我得到以下图像

这样使用这两个函数不应该产生相同的输出吗？

【问题讨论】：

检查你的数据类型和返回的数据类型。我猜你的图像是uint8 类型，imfilter 的输出也是uint8，而conv2 的输出是double，具有相同的值（大致）。尝试显示两个结果之间的差异...
添加到 Shai 所说的内容，尝试类似 imshow(convImage./255)
或尝试imshow(convImage,[])，它将自动显示图像强度的最小值和最大值之间的强度。我认为您总是应该在 imshow 中添加括号。

标签： matlab image-processing convolution

【解决方案1】：

imfilter 和 conv2 并不完全相同（imfilter 就像 conv2 翻转了过滤器）。如果您使用“conv”，那么它们是相同的。

首先，您可以通过其他方式使用 imfilter 检查您是否使用了正确的图像类型。检查这个：

out1=conv2(double(image),kernel,'same');  
out_conv=uint8(out1); 
old_imfilter=imfilter(image,kernel,'same');
new_imfilter=imfilter(image,kernel(end:-1:1,end:-1:1),'same');

new_imfilter 和 out_conv 应该相同。如果是这样，您可以使用您的方法：

convImage = uint8(conv2(double(image),kernel,'same'));
filteredImage = imfilter(image,kernel,'conv','same');

现在filteredImage 和convImage 应该是一样的了。

【讨论】：

【解决方案2】：

imfilter和conv2以这种方式使用时的区别在于conv2执行到double的转换...

varargin{k} = double(varargin{k});

...而imfilter 没有。

uint8 类型的图像范围为 [0,255]，而double 类型的图像通常范围为 [0,1]。 imshow 在这些假设下工作，因此，如果通过 double 图像，任何大于 1 的值都会显示为白色。

由于您的原始图像是uint8，调用conv2 后的结果仍将具有[0,255] 范围内的值（尽管转换为double），因此imshow 将无法正确显示。一些修复（一些已经建议）是：

允许imshow检测范围：imshow(convImage,[])
标准化您的结果：imshow(convImage/255)
在显示前将结果转换为uint8：imshow(uint8(convImage))

【讨论】：