http://www.cgpad.com/forum/show_topic/534
如果适应卷积运算对图像进行滤波，在matlab中可以通过2个不同的函数来实现conv2和imfliter。他们的调用方式如下：
Img_n = conv2(Img,g,'same'); 和
Img_n = imfilter(Img,g,'conv');
这两种函数处理的结果是完全一样的。
imfiler函数在默认的情况下，对图像的滤波计算用的是相关
Img_n = imfilter(Img,g);%使用相关运算滤波
下面是一个简单的例子展示了使用相同的高斯滤波核函数，相关运算和卷积运算对图像平滑的效果可以直接后边附的程序查看。
由结果可以看出相关运算和卷积运算的在用于图像平滑滤波时效果差别不大。当模板大小N>50的时候。边界的系数已经非常小，对运算起到的作用和微乎其微，所以平滑的结果差别已经非常细微，肉眼几乎难以察觉。
example.m
clear all
I = imread('lena.bmp');
Img = double(I);
alf=3;
n=10;%定义模板大小
n1=floor((n+1)/2);%计算中心
for i=1:n
for j=1:n
b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);
end
end
Img_n = uint8(conv2(Img,b,'same'));
K=uint8(imfilter(Img,b));
Img_n2=uint8(imfilter(Img,b,'conv'));
J=(Img_n2)-Img_n;
flag=mean(J(:))
subplot(131),imshow(I);title('原图')
subplot(132),imshow(Img_n);title('卷积运算图')
subplot(133),imshow(K);title('相关运算图')
figure(2),surf(b);
http://www.ilovematlab.cn/thread-1370-1-1.html
1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为：
C = conv2(A,B)
C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。
2、MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：
Y = filter2(h,X)
其中Y = filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如：
其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。
Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：
h = fspecial(type)
h = fspecial(type,parameters)
参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：
type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
type= 'gaussian'，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5
