私は画像処理にはかなり慣れており、FFT畳み込みは大きなカーネルサイズの畳み込みを高速化することが分かりました。 私の質問は、kissFFTを使用する場合、周波数空間の画像にどのようにカーネルを適用できますか？ は、私はすでに次のようでした：私は、私は元の画像を得るか、画像の上に再びRGB値を設定 //I have an image with RGB pixels and given width/
これを高速化する方法はありますか？私は、O（N^2）の複雑さをもっと低いものに減らしたいと思っています。注：フィルタカーネルはN/2の周りで回転対称です。 for(unsigned int k=N/2;k<source.getHeight()-N/2;k++)
{
for(unsigned int l=N/2;l<source.getWidth()-N/2;l++)
2つの確率変数xとyの和の確率分布は、個々の分布の畳み込みによって与えられます。私は数値的にこれをやっているいくつかのトラブルがあります。次の例では、xとyは一様に分布し、それぞれの分布はヒストグラムとして近似されています。私の推論では、ヒストグラムは、x + yの分布を与えるために畳み込まれるべきだと言います。予想されるように次のように与え from numpy.random import un
John BurkardtのCONTRAST2_SPMDという修正版を使用して、大きなグレースケール画像に対して3x3分散計算を実行しています。これの利点は、PCTを使用してローカルマシン上に8つのコアを使用できることですが、ウィンドウサイズ（現在は3x3）を変更したいのですが、いくつかのウィンドウサイズを試してみたいと思います。可変ウィンドウサイズを可能にするために、以下のコードをどのように変更