MATLAB中conv2卷积使用方法

C=conv2(A,B,shape);%记住在shape时要用‘’

1、函数定义

A:输入图像，B:卷积核
       假设输入图像A大小为ma x na，卷积核B大小为mb x nb，则
       当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回C的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1）
      shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分
       shape=valid时，不考虑边界补零，即只要有边界补出的零参与运算的都舍去，返回C的大小为（ma-mb+1）x（na-nb+1）当 size(A)>size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]
2、实现步骤
    假设输入图像A大小为ma x na，卷积核大小为mb x nb，则MATLAB的conv2函数实现流程如下：
        a、对输入图像补零，第一行之前和最后一行之后都补mb-1行，第一列之前和最后一列之后都补nb-1列（注意conv2不支持其他的边界补充选项，函数内部对输入总是补零）。
        b、关于卷积核的中心，旋转卷积核180度。
        c、滑动卷积核，将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素。
        d、将旋转后的卷积核乘以对应的矩阵元素再求和。
3、实现过程展示
     假设有图像A=[4 3 1 2;0 1 1 3;5 2 0 0],卷积核B=[1 2 3;0 -1 2;1 1 0]
         a、首先是按照上面的步骤进行补零，如下图外圈红色的为补出的零