imfilter
多维图像的N-D滤波
描述
例子
创建过滤器并应用它
将彩色图像读入工作空间并显示它。
originalRGB = imread (“peppers.png”）;imshow (originalRGB)
方法创建运动模糊过滤器fspecial函数。
h = fspecial (“运动”, 50岁,45岁);
将滤镜应用到原始图像以创建带有运动模糊的图像。请注意,imfilter比其他一些过滤函数更节省内存，因为它输出与输入图像数组相同数据类型的数组。在本例中，输出是数组uint8．
filteredRGB = imfilter(originalRGB, h);图中,imshow (filteredRGB)
再次筛选图像，这次指定复制边界选项。
边界复制ergb = imfilter(originalRGB, h，“复制”）;图中,imshow (boundaryReplicateRGB)
使用卷积滤波器过滤图像
默认情况下,imfilter使用相关性是因为工具箱过滤器设计函数产生相关性核。使用可选参数来使用卷积。
创建一个样本矩阵。
=魔法(5)
一个=5×517 24 18 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9
创建一个过滤器。
H = [-1 0 1];
使用相关性进行筛选，默认值。
imfilter (A, h)
ans =5×524 -16 -16 14 -8 5 -16 9 9 -14 6 9 14 9 -20 12 9 9 -16 -21 18 14 -16 -16 -2
使用卷积的过滤器，指定imfilter使用可选参数。
imfilter (A, h,“conv”）
ans =5×5-24 16 16 -14 8 -5 16 -9 -9 14 -6 -9 -14 -9 20 -12 -9 -9 16 21 -18 -14 16 16 2
转换图像类以避免负输出值
在本例中，的输出imfilter当输入是类时是否为负值双．要避免负值，请在调用之前将图像转换为不同的数据类型imfilter．例如，当输入类型为uint8，imfilter将输出值截断为0．将图像转换为有符号整数类型也可能比较合适。
=魔法(5)
一个=5×517 24 18 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9
用imfilter．
H = [-1 0 1];imfilter (A, h)
ans =5×524 -16 -16 14 -8 5 -16 9 9 -14 6 9 14 9 -20 12 9 9 -16 -21 18 14 -16 -16 -2
注意，结果有负值。若要避免输出图像中的负值，请将输入图像转换为uint8进行过滤前。因为输入imfilter的类uint8，输出也是一流的uint8,imfilter将负数截断为0．
一个= uint8(魔法(5));imfilter (A, h)
ans =5 x5 uint8矩阵24 0 0 14 0 5 0 9 9 0 6 9 14 9 0 12 9 9 0 0 18 14 0 0 0 0 0
输入参数
输出参数
提示
这个函数可以利用数据类型的硬件优化
uint8，uint16，int16，单,双跑得更快。
算法
的
imfilter函数使用双精度浮点算法计算每个输出像素的值。如果结果超出了数据类型的范围，则imfilter将结果截断为数据类型的允许范围。如果是整数数据类型，则imfilter轮分数值。如果指定的是均匀大小的内核
h，那么核的中心是地板((大小(h) + 1) / 2)．例如，4元滤波器的中心
[0.25 0.75 -0.75 -0.25]是第二个元素，０．７５．这个过滤器给出了与五元过滤器相同的结果[0 0.25 0.75 -0.75 -0.25]．
扩展功能
版本历史
之前介绍过的R2006a
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