gaussian_blur_fft

函数功能

将图像转换到频域上进行高斯滤波。

通过傅里叶变换（FFT）计算频域图像。
通过sigma和图像size计算频域上的kernel。
将两矩阵点乘得到滤波后的频域图像。
通过逆傅里叶变换（iFFT）得到滤波后的空域图像。

函数接口

void kcv_GaussianBlurFFT_acc(double *_src, double *_dst, size_t rows, size_t cols, double *kernel_ft, double sigma);

参数

参数名	描述	取值范围	输入/输出
src	输入，原图像。	非空且申请内存大小为rowscolssizeof(double)	输入
dst	输出，滤波后的图像。	非空且与src申请内存大小一致	输出
rows	输入图像的高（行数）。	(0, 16384]	输入
cols	输入图像的宽（列数）。	(0, 16384]	输入
kernel_ft	输出，频域高斯kernel。	非空且申请内存大小为rows（cols/2+1）sizeof(double)	输出
sigma	高斯sigma。	(0, inf)	输入

返回值

成功：返回LITHO_IMG_STS_NO_ERR。
失败：返回错误码。

错误码

错误码	描述
LITHO_IMG_STS_NULL_PTR_ERR	参数“src”或“dst”存在空指针。
LITHO_IMG_STS_SIZE_ERR	参数“rows”或“cols”值等于0。

示例

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <complex.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "kp_litho_img.h"

void test_kcv_laplacian_acc() {
    const size_t src_rows = 2; // 可调整
    const size_t src_cols = 2; // 可调整
    const double sigma = 3.0; // 可调整

    double *_src = (double *)malloc(src_rows * src_cols * sizeof(double));
    double *_dst = (double *)malloc(src_rows * src_cols * sizeof(double));
    double *kernel_ft = (double *)malloc(src_rows * src_cols * sizeof(double));
    // 初始化输入图像（这里使用一个简单的5x5图像）
    double src_data[5][5] = {
        {0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 1, 2, 1, 0},
        {0, 1, 0, 1, 0},
        {0, 1, 1, 1, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0}
    };
    for (size_t i = 0; i < src_rows; i++) {
        for (size_t j = 0; j < src_cols; j++) {
            _src[i * src_cols + j] = src_data[i][j];
        }
    }
    // 调用函数
    cv::kcv_GaussianBlurFFT_acc(_src, _dst, src_rows, src_cols, kernel_ft, sigma);
    // 打印结果（这里只打印部分结果）
    printf("Upsampled Image:\n");
    for (size_t i = 0; i < src_rows; i++) { 
        for (size_t j = 0; j < src_cols; j++) { 
            printf("%.2f ", _dst[i * src_cols + j]);
            if (j == src_cols - 1) {
                printf("\n");
            }
        }
    }
}
int main() {
    test_kcv_laplacian_acc();
    return 0;
}

运行结果：

Upsampled Image:
0.25 0.25 
0.25 0.25 

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