线性滤波中的卷积和相关的理解

参见：数字图像处理（MATLAB）P65-P68

线性空间滤波原理示意图

线性空间滤波中有两个意义相近的概念：卷积和相关

一维：一个函数f和一个掩模w

相关（corr）：就是在图像f中逐点移动滤波掩模w然后相应的值乘积然后累加得到的响应值

卷积(conv)：将掩模旋转180度，再逐点移动然后相应的值乘积相加得到响应值。

区别：

  相关：如果固定w，让f在w 上移动，结果将会不同，因而顺序也是有关系的。

与相关不同的是，颠倒f的顺序会产生相同的卷积结果，这是因为其中一个函数总会在卷积中旋转180度。

如果对称移动函数f，则卷积和相关这两个操作会产生相同的结果。

full  就是填充（主要是0填充）输出的结果与full填充后的图像一样大小

same   输出的与f的大小一样

一维相关和卷积操作示意图

 

二维相关和卷积操作示意图

imfliter函数的相关的选项