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从过滤后的图像中取消/删除边框

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我将特定大小和方向的Gabor滤镜应用于灰度图像 . 所以我通过使用2-D卷积“conv2”获得新的滤波图像 . 我看到有些人试图从过滤后的图像中删除边框，换句话说，要取消过滤后的图像 . 这些边界是什么？

例如：

%if length(amount==1) , unpad equal on each side.
    %if length(amount==2) , first amount is left right, second amount is up down.
    %if length(amount==4) , then [left top right bottom].

switch (length(amount))
case 1
sx=size(i,2) - 2 * amount;  % i is the filtered image
sy=size(i,1) - 2 * amount;
left=amount + 1;
right=size(i,2) - amount;
top=amount + 1;
bottom = size(i,1) - amount;

case 2
sx=size(i,2) - 2 * amount(1);
sy=size(i,1) - 2 * amount(2);
left=amount(1) + 1;
right = size(i,2) - amount(2);
top= amount(2) +1;
bottom = size(i,1) - amount(2);

case 4
sx=size(i,2) - (amount(1) + amount(3));
sy= size(i,1) - (amount(2) + amount(4));
left = amount(1) + 1;
right = size(i,2) - amount(3);
top = amount(2) + 1;
bottom = size(i,1) - amount(4);

otherwise
error('illegal unpad amount\n');

end

我不明白这个代码，左，右，上，下是什么？它们与sx和sy有什么区别？请有人帮助我，并详细解释这个代码中发生的事情 .

image border filtering matlab

1 回答

  • 1

    在线性卷积（由 conv2 实现）中，经过滤波的图像在边缘处获得一些边距，因为卷积的工作方式是一样的.2426504_ . 此功能删除这些边距（可能获取图像的原始大小，取决于 amount 的值），而：

    amount - 保证金的大小 .

    sx - 新的列数 .

    sy - 新行数 .

    left - 新图像开始的列号 .

    right - 新图像结束的列号 .

    top - 新图像开始的行号 .

    bottom - 新图像结束的行号 .

    所以，您可以从中获取新图像： NewI=i(top:bottom,left:right);

    EDIT :(对于评论的问题）

    假设您想要从每一侧重新发送 amount 列，例如5.因此，您删除的总列数为10.因此，新列数是原始数字（ size(i,2) ）减去10（ 2*amount ） . 行号相同 .

    因为要从左侧删除5列，所以剩下的第一列是第6列，所以现在左边框将是6（ amount+1 ） . 这也是其余的想法（右，上，下）

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