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我只是偶然发现了这个问题，并试图通过实际测试来了解它的影响。

考虑一个 (nxn) 高斯核。为相同选择适当的方差。在图像上使用此内核在频域中执行线性和循环卷积。你能谈谈结果吗？

我尝试使用以下代码在 Matlab 中实现上述内容。

     clc;
     close all;
     clear all;

     I = imread('my_face.jpg');
     Irez = imresize(I,[512 512]); %resize image
     figure(1);
     imshow(Irez);
     Irez = rgb2gray(Irez);

     M = 2*size(I,1)+1;
     N = 2*size(I,2)+1;

     Ifreq = fft2(I,M,N);
     gaus = fspecial('gaussian',5,0.7);

     Igaus = conv2(gaus,abs(Ifreq));
     Iface = real(ifft2(Igaus));
     Iout = Iface(1:size(I,1),1:size(I,2));
     figure(2)
     imshow(Iout);

我的问题是：

  1. 我在正确的轨道上吗？我在做问题所期望的事情吗？或者我应该采用或考虑高斯内核的 fft 还是在频域中有类似的高斯内核？请告诉我你们是否找到了实现这一目标的正确方法。

  2. 线性卷积的等价物是乘法。循环卷积的等价物是什么？

此外，上面的代码给了我以下错误：

未定义函数或方法“conv2”，用于“double”类型的输入参数和“full 3d real”属性

很明显，对于 conv2 的输入，两者都必须是双倍的。你能帮我实际解决这个问题吗？

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我似乎在fspecial函数中提供了正确的参数。您必须在此函数中指定列数和行数。我从 matlab 帮助中复制了以下几行：

h = fspecial('average', hsize) 返回大小为 hsize 的平均滤波器 h。参数 hsize 可以是指定 h 中的行数和列数的向量，也可以是标量，在这种情况下 h 是方阵。hsize 的默认值为 [3 3]。

gaus = fspecial('gaussian', [M N],5,0.7);

你可以在这里找到更多关于它的信息：http: //www.mathworks.se/help/images/ref/fspecial.html

于 2013-09-18T15:02:57.280 回答