私は OpenCV と C++ を使用した小さなプロジェクトを扱っています。次の質問は素朴かもしれませんが、誰かが助けてくれればとても感謝しています。
ここでは新しいので、画像を投稿するのに十分な評判がないので、明確にしようと思います.
周波数領域で画像 (MxN = 200x200 Mat) のノイズを除去しようとしていますが、
UxV=3x3 ガウス カーネル {{0, -1, 0},{-1, 4, -1},{0, -1, 0}} があるとすると、予想される手順は次のとおりです。
- (M+U-1) x (N+V-1) までカーネルをゼロ パディングします。
- カーネルの 2 次元 fft を取る
- 画像を (M+U-1) x (N+V-1) までゼロ パディングします。
- 画像の 2 次元 FFT を取る
- カーネルのFFTに次のFFTを掛けます
- 画像は結果の逆 2 次元 FFT を取得します
ステップ2の結果（カーネルのfft）と最終結果（フィルタリングされた画像）の両方が正しいように見えますが、次の答えが見つかりました：
K をゼロでパディングして I と同じ大きさにする必要があります。また、パディング後、カーネルの FFT を取得する前に、カーネルの中心 (ガウスのピーク) が (0,0) になるようにラップアラウンドで変換する必要があります。そうしないと、フィルター処理された画像が翻訳されます。
それは私がしなかったことです。しかし、どうして結果が受け入れられるように見えるのでしょうか? だから私は今、カーネルを動かして中心を作ることがfftの前に（0、0）にあるかどうかの違いは何だろうと思っていますか？
これが私の2番目の質問です。画像のシフトされたfft（中央の0周波数）を取得した場合、これを実行して「ローパス」エフェクトを取得できますか：
中心からの距離がしきい値よりも大きいピクセルについては、値を 0 に設定します。
(簡単だと思いますが、広く使用されている同様の方法は見つかりませんでした。)
助けてくれてありがとう:-)