我有一个使用常规卷积的高斯模糊的当前实现。它对于小内核来说足够有效,但是一旦内核大小变大一点,性能就会受到影响。所以,我正在考虑使用 FFT 实现卷积。我从来没有任何与 FFT 相关的图像处理经验,所以我有几个问题。
基于二维 FFT 的卷积是否也可分为两个一维卷积?
现在我明白内核大小应该与图像(一维情况下的行)大小相同。但它将如何影响边缘?我是否必须用零填充图像边缘?如果是这样,内核大小应该等于填充之前或之后的图像大小?
此外,这是一个 C++ 项目,我计划使用 kissFFT,因为这是一个商业项目。欢迎您提出任何更好的选择。谢谢。
编辑:感谢您的回复,但我还有几个问题。
我看到输入图像的虚部全为零。但是输出虚部也会为零吗?我是否必须将高斯核乘以实部和虚部?
我有同一张图片在不同比例下被模糊的实例,即同一张图片被缩放到不同的尺寸并在不同的内核尺寸下被模糊。每次缩放图像时都必须执行 FFT 还是可以使用相同的 FFT?
最后,如果我想可视化 FFT,我知道必须对 FFT 应用对数滤波器。但是我真的不知道应该使用哪一部分来可视化 FFT?实部还是虚部。
同样对于尺寸为 512x512 的图像,实部和虚部的大小是多少。它们的长度相同吗?
再次感谢您详细的回复。
最佳答案
2-D FFT 是可分离的,除了您必须乘以 2D 内核的 2-D FFT 之外,您在如何执行它方面是正确的。如果您使用的是 kissfft,执行 2-D FFT 的更简单方法是使用 kissfft 包的工具目录中的 kiss_fftnd。这将进行多维 FFT。
内核大小不必是任何特定大小。如果内核小于图像,则只需在执行 2-D FFT 之前将零填充到图像大小。您还应该对图像边缘进行零填充,因为在频域中通过乘法执行的卷积实际上是循环卷积,结果在边缘环绕。
总结一下(假设图像大小为 M x N):
如果您在不同的图像上多次执行相同的过滤器,则不必每次都执行 1-3 次。
注意:内核大小必须相当大,这样才能比直接计算卷积更快。此外,您是否利用二维高斯滤波器可分离这一事实实现了直接卷积(see this“力学”部分的几段)?也就是说,您可以在行上执行二维卷积,然后在列上执行一维卷积。我发现这比大多数基于 FFT 的方法更快,除非内核非常大。
对编辑的回应
如果输入是真实的,除了极少数情况外,输出仍然是复杂的。高斯核的 FFT 也很复杂,因此乘法必须是复数乘法。当您执行逆 FFT 时,输出应该是真实的,因为您的输入图像和内核是真实的。输出将以复数数组的形式返回,但虚部应为零或非常小(浮点误差),可以舍弃。
如果您使用相同的图像,您可以重复使用图像 FFT,但您需要根据最大的内核大小进行零填充。您将必须计算所有不同内核的 FFT。
为了可视化,应该使用复数输出的幅度。当较大的分量会以线性比例淹没它们时,对数刻度仅有助于可视化输出的较小分量。 Decibel scale 经常被使用并且由等效的 20*log10(abs(x)) 或 10*log10(x*x') 给出。 (x 是复数 fft 输出,x' 是 x 的复数共轭)。
FFT 的输入和输出大小相同。此外,实部和虚部的大小将相同,因为一个实部和一个虚部形成一个样本。
关于c++ - 具有 FFT 问题的高斯模糊,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7078935/
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