我是快速傅里叶变换(FFT)的新手，不太清楚它是如何用C++等编程语言计算的。这是FFT2D的方法voidFFT2D(Complex*f,Complex*F,intwidth,intheight);Ittakesaninputimagefofsizewidth*heightandoutputthetransformedcoefficientsintoF.提示:图像像素存储为三个独立的图像颜色(R、G、B)平面，每个平面由一维复数数组表示。假设一幅图像的尺寸为宽W，高H，则图像位置(m，n)处像素的颜色分量值(R，G，B)可表示为R[m+n*W]，G(m+n*W)和B[m+n*W]，其中

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？如果为真，它是不是像这样-对每一行进行一维FFT，然后对每一列进行一维FFT，然后乘以二维内核，然后对每一列进行逆变换，对每一行进行逆变换？或者我是否必须在每次1DFFT变换后与1D内核相乘？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