轉載：
1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880
2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049
3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879
1、用法
A:輸入圖像，B:卷積核
假設輸入圖像A大小為ma x na，卷積核B大小為mb x nb，則
當shape=full時，返回全部二維卷積結果，即返回C的大小為（ma+mb-1）x（na+nb-1）
shape=same時，返回與A同樣大小的卷積中心部分
shape=valid時，不考慮邊界補零，即只要有邊界補出的零參與運算的都舍去，返回C的大小為（ma-mb+1）x（na-nb+1）
2、實現步驟
假設輸入圖像A大小為ma x na，卷積核大小為mb x nb，則MATLAB的conv2函數實現流程如下：
a、對輸入圖像補零，第一行之前和最后一行之后都補mb-1行，第一列之前和最后一列之后都補nb-1列（注意conv2不支持其他的邊界補充選項，函數內部對輸入總是補零）。
b、關於卷積核的中心，旋轉卷積核180度。
c、滑動卷積核，將卷積核的中心位於圖像矩陣的每一個元素。
d、將旋轉后的卷積核乘以對應的矩陣元素再求和。
3、實現過程展示
假設有圖像A=[4 3 1 2;0 1 1 3;5 2 0 0],卷積核B=[1 2 3;0 -1 2;1 1 0]
a、首先是按照上面的步驟進行補零，如下圖外圈紅色的為補出的零
b、將卷積核旋轉180度
c、將旋轉后的核在A上進行滑動，然后對應位置相乘，最后相加，下面分別是shape=full,same,valid時取輸出圖像大小的情況，位置1表示輸出圖像的值從當前核的計算值開始（對應輸出圖像左上角），位置2表示到該位置結束（對應輸出圖像右下）
matlab中conv2 函數在計算二維卷積應用實例如下：
格式：C=conv2(A,B)
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
C=conv2(...,'shape')
說明：對於 C=conv2(A,B)，conv2 計算矩陣A和B的卷積，若[Ma,Na]＝size(A),[Mb,Nb]=size(B),
則 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]；
對於C=conv2(Hcol,Hrow,A)，矩陣A分別與Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上進行卷積；
對於C=conv2(...,'shape') 用來指定 conv2返回二維卷積結果部分，參數shape可取值如下：
1、full 為缺省值，返回二維卷積的全部結果；
2、same 返回二維卷積結果中與 A 大小相同的中間部分；
3、valid 返回在卷積過程中，未使用邊緣補0部分進行計算的卷積結果部分，當 size(A)>size(B) 時， size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]
對於C=conv2(...,'shape')可以用下面的圖表示：
-------------------------------------filter2函數----------------------------------------
1、用法
A:輸入圖像，h:相關核
假設輸入圖像A大小為ma x na，相關核h大小為mb x nb，則
當shape=full時，返回全部二維卷積結果，即返回B的大小為（ma+mb-1）x（na+nb-1）
shape=same時，返回與A同樣大小的卷積中心部分
shape=valid時，不考慮邊界補零，即只要有邊界補出的零參與運算的都舍去，返回B的大小為（ma-mb+1）x（na-nb+1）
2、實現步驟
3、conv2（卷積濾波）和filter2（相關濾波）的結果比較
A=[4 3 1 2;0 1 1 3;5 2 0 0]，卷積核B=[1 2 3;0 -1 2;1 1 0]
-------------------------------------imfilter----------------------------------------
1、用法
A:輸入圖像，H:濾波核
option1：邊界選項，可選的有：補充固定的值X（默認都補零），symmetric,replicate,circular
option2：輸出圖像大小選項，可選的有same（默認）,full
option3：決定采用與filter2相同的相關濾波還是與conv2相同的卷積濾波
-------------------------------------最后總結----------------------------------------