我正在处理一个使用 OpenCV 和 C++ 的小项目，也许以下问题很幼稚，但如果有人能提供帮助，我将不胜感激。
作为新来的，我没有足够的声誉来发布图片，所以我会尽量说清楚。
我正在尝试在频域中对图像（MxN = 200x200 Mat）进行降噪，
假设我有一个 UxV=3x3 高斯核 {{0, -1, 0},{-1, 4, -1},{0, -1, 0}}，预期的步骤是：
- 将内核补零至 (M+U-1) x (N+V-1)
- 取内核的二维 fft
- 将图像补零至 (M+U-1) x (N+V-1)
- 获取图像的二维 FFT
- 将内核的 FFT 乘以
- 图像对结果进行逆二维 FFT
第 2 步的结果（内核的 fft）和最终结果（过滤后的图像）似乎都是正确的，但后来我找到了这个答案：
您确实需要通过用零填充 K 来使 K 与 I 一样大。此外，在填充之后，但在对内核进行 FFT 之前，您需要使用回绕对其进行翻译，以使内核的中心（高斯的峰值）位于 (0,0) 处。否则，您的过滤图像将被翻译。
那是我没有做的。但是结果怎么可能是可以接受的呢？所以我现在想知道在 fft 之前移动内核以使其中心位于 (0, 0) 之间有什么区别？
我的第二个问题来了。如果我们得到图像的偏移 fft（中间为 0 频率），我可以这样做以获得“低通”效果：
对于距中心距离大于阈值的像素，将其值设置为 0。
（我认为这是直截了当的，但还没有发现一些广泛使用的类似方法。）
非常感谢您提供任何帮助:-)