我查了一些网络上的内容以及查了书的一些东西
发现越来越搞混了@@
请版上的大大帮忙解惑!!感谢了
在wiki上查到 DFT(g)˙DFT(im)=DFT(g*im) 假设g为一gaussian function
然后我在书上看到 G=lpfilter('gaussian',M,N,sig)
(G在这里应该算gaussian filtering in DFT domain，也就是G=DFT(g) )
接下来我就对image求他DFT I=fft2(im) (也就是I=DFT(im))
然后做 R = G.*I (做频域对应项相乘)
然后在做 imshow(uint8(ifft2(R)) ) (把R转回spatial domain后显示出来)
这样的结果的确没错
但是我在做的时候发现 我把 g=ifft2(G) 显示出来得到的是
http://imgur.com/bPyqpGQ
但这让我很疑惑 我们的gaussian function 不是应该是下面的图
http://imgur.com/9taVtVQ
然后我这样做的结果就会失败 想知道原因
g=fspecial('gaussian',8,1);
G=fft2(g);
IM=fft2(im);
M=G.*IM;
imshow(uint8(ifft2(M)))
原图可能是这样
http://imgur.com/nmqBkUD
照书上的方法是这样
http://imgur.com/NtFJuVs
而我自己做出来是这样
http://imgur.com/Vh6Jp6o
从高斯图是可以感觉到图可能会变成类似这样
但却无法完全了解原因 会被切割成四项
而且要怎么从一般的高斯函数求出要对DFT domain上对应项相乘的gaussian function
也就是从 g 求出 DFT(g)˙DFT(I)的DFT(g)
※ 引述《lance5487 ( )》之铭言：
: 若我对image(二维)作一高斯filter 的convolution
: 那在频域上(我转换到DFT domain上)相当于DFT(G#I)=DFT(G)*DFT(I) (#为convolution)
: BY wiki第一项公式 ( http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution_theorem )
: 我现在想求出DFT(G#I)，且是利用DFT(G)*DFT(I)
: 那我想问怎么作 DFT(G) * DFT(I)的动作? 有相关的function吗还是要如何实作?
: 因为假设我们现在做的dft是8*8的block好了 那它转成dft上后就有64个basis
: 那双方的系数要如何做整理?而两个basis的coefficient相乘后会变到哪个basis的
: coefficient?我总感觉会跑到不是这64个basis上?可是他又是基底，怎么会跑到一个
: 基底无法生成的地方?
: 总感觉我讲的有点玄XDD 不知道大家懂我意思吗??
: 请大家帮忙了，谢谢大家了。