尝试应用 Sobel 过滤器时翻转 conv2 输出
Flipped conv2 output when trying to apply a Sobel filter
我有以下图像，我正在使用 Sobel 滤波器进行卷积：
在第 157 行，颜色开始变化，我们看到强度增加。请注意，在我的 MATLAB 代码中，我将图像转换为灰度。此行为如下所示：
然后我应用以下 Sobel 过滤器：
Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; +1 +2 +1];
A = conv2(im, Gy);
我希望输出是一个正数矩阵，因为强度会增加。但是，输出显示一个带负数的矩阵。有谁知道为什么？
conv2 在执行过滤之前将内核/过滤器掩码旋转 180 度。这是卷积的定义（a.k.a。您正在使用 conv2 - 2D 卷积）。您期望的积极变化来自执行 correlation 的过程。因此，要么使用 filter2，要么通过执行 Gy = Gy(end:-1:1, end:-1:1); 将内核旋转 180 度，然后在之后调用 conv2，这样在 conv2 内部它将旋转内核 再次，以便您执行关联。
因此：
Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; +1 +2 +1];
Gy = Gy(end:-1:1, end:-1:1); %// Added
A = conv2(im, Gy);
同样，如果您有权访问图像处理工具箱，则可以使用 imfilter，正如另一个答案已经建议的那样，默认行为是使用相关性而不是卷积。如果您明确想要执行卷积，则可以通过指定 'conv' 标志来覆盖此行为。
我有以下图像，我正在使用 Sobel 滤波器进行卷积：
在第 157 行，颜色开始变化，我们看到强度增加。请注意，在我的 MATLAB 代码中，我将图像转换为灰度。此行为如下所示：
然后我应用以下 Sobel 过滤器：
Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; +1 +2 +1];
A = conv2(im, Gy);
我希望输出是一个正数矩阵，因为强度会增加。但是，输出显示一个带负数的矩阵。有谁知道为什么？
conv2 在执行过滤之前将内核/过滤器掩码旋转 180 度。这是卷积的定义（a.k.a。您正在使用 conv2 - 2D 卷积）。您期望的积极变化来自执行 correlation 的过程。因此，要么使用 filter2，要么通过执行 Gy = Gy(end:-1:1, end:-1:1); 将内核旋转 180 度，然后在之后调用 conv2，这样在 conv2 内部它将旋转内核 再次，以便您执行关联。
因此：
Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; +1 +2 +1];
Gy = Gy(end:-1:1, end:-1:1); %// Added
A = conv2(im, Gy);
同样，如果您有权访问图像处理工具箱，则可以使用 imfilter，正如另一个答案已经建议的那样，默认行为是使用相关性而不是卷积。如果您明确想要执行卷积，则可以通过指定 'conv' 标志来覆盖此行为。