3D高斯滤波在Matlab

我想实现在Matlab三维高斯滤波器 - WITHOUT使用像imfilter，imgaussfilt等内置Matlab的过滤功能...3D高斯滤波在Matlab

我有3D数据

RAW(K,K,K)

说，K = 100，和过滤器宽度为delta = 5本实施例中。

目前，我有：

Ggrid = -floor(delta/2):floor(delta/2); 
[X Y Z] = meshgrid(Ggrid, Ggrid, Ggrid); 

% Create Gaussian Mask 
GaussM = exp(-(X.^2 + Y.^2 + Z.^2)/(2*delta^2)); 

% Normalize so that total area (sum of all weights) is 1 
GaussM = GaussM/sum(GaussM(:));

这给了我维K+1 * K+1 * K+1的3D高斯核。现在，得到过滤后的数据，我希望做一个像卷积：

FilteredData = conv(RAW,GaussM);

，但有一个尺寸不匹配。有人能指出我要去哪里吗？我假设我在高斯蒙版GaussM中犯了一些错误。

来源

2016-12-05 newbie

请勿使用conv，因为这是用于1D信号。使用convn进行N维过滤，您可以在其中指定任何维度的内核，包括3D。

因此，它只是一个事：

FilteredData = convn(RAW, GaussM);

还注意到，默认操作是提供一种执行全卷积，这意味着输出的规模将大于输出原始尺寸为RAW。为了确保convn输出是大小相同的RAW，指定'same'标志作为第三个参数为convn：

FilteredData = convn(RAW, GaussM, 'same');

来源

2016-12-06 08:29:37 rayryeng

然后还有别的东西，你没有做正确。 'convn'可以舒适地完成3D数据。请发布确切的错误。 – rayryeng

Tnx @rayryeng。 'convn'做了N维的卷积。同样的标志保持与（K，K，K）维度的卷积。工作比我想象的要容易得多。我没有使用'conv'和'convn'循环。不知道有一面我可以使用的旗帜。 – newbie

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