在matlab中卷积两个网格并获得移位输出

我想使用conv2函数在Matlab中卷积两个网格。我了解如何做以及结果输出的大小。但对于如何理解输出，我有点不确定

我的形象是

A=[1 1；1 2 1；2 3 4]

并且过滤器是

B=[1 0；0 0 1；0 1 0]

卷积的输出是

C = conv2(A, B)

C =

 1     1     1     0     0
 1     2     2     1     1
 2     4     6     3     1
 0     1     4     4     4
 0     2     3     4     0

我理解我们是如何得到这个输出和计算的。但我的问题是——这是全部产出。我可以使用conv2的

'same'

选项，得到与图像大小相同的矩阵

但是，我的输出是否没有发生变化？我在好几个地方读到过，他们说输出下移了1。我不知道以什么方式和方向。我应该从2开始读取输出（第二行，第二列）

有谁能告诉我，从哪里开始读取输出，以便获得与过滤器卷积的图像相同大小的输出？使用

'same'

选项是否给出了我正在寻找的结果，或者我是否必须对输出执行进一步处理以获得卷积图像

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我试着在所有边上进行零填充，但仍然无法理解输出

只是为了得到更简单的数值：我将图像和过滤器的值设置如下：

A = [1 1 1; 
     1 1 1; 
     1 1 1]

B = [0 0 0; 
     0 1 0; 
     0 0 0]

C = conv2(A,B)

输出如下

C =

     0     0     0     0     0
     0     1     1     1     0
     0     1     1     1     0
     0     1     1     1     0
     0     0     0     0     0

1值是卷积的结果，0来自零填充。中间的一个是过滤器中所有点的卷积结果（即

conv2（A，B，'valid'）

返回的结果）

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Matlab答案返回的内容没有问题。如果过滤器的大小为偶数，则有点有趣，但卷积的正确响应是通过valid获得的。

不，不是。如果你想要严格的卷积，你必须选择

C（1+d:end-d，1+d:end-d）

和

d=floor（大小（B，1）/2）

。它给出的结果与使用con2（A，B.“same”）得到的结果相同。你所说的严格卷积是什么意思？就大小而言是严格的。你知道为什么输出的大小会变化吗？我知道，它是如何变化的。即：如果[Xa，Ya]=大小（A）；[Xb，Yb]=大小（B），然后Xc=max（Xa+Xb-1，Xa，Xb）和Yc=max（Ya+Yb-1，Ya，Yb）。这是由于周期性地旋转滤波器，使得滤波器的中心元素位于输入图像元素的顶部并对其求和。这就是你问的“为什么”吗？“不过我想不出任何其他原因了。”泽蒙凯兹，数据的修改是怎么回事？您刚刚添加了一个随机的最后一行。。。