使用 FFT 的二维卷积：使用快速傅立叶变换的二维卷积。-matlab开发

可以使用此函数代替 CONV2（具有相同的参数）。 它会在很小的容差内产生相同的结果，并且在某些情况下可能会更快（在其他情况下可能会更慢）。 包括两个额外的形状选项，提供周期性和反射边界条件。 卷积定理指出，时域或空间域的卷积等效于频域的乘法。 因此可以使用 ifft2(fft(x) .* fft(m)) 来实现卷积，其中 x 和 m 是要卷积的数组。 最繁琐的部分是让数组定位和填充正确，以便结果与传统的卷积函数 CONV2 一致。 CONV_FFT2 处理这些问题，为 CONV2 提供了一个可能更有效的插件替代品。 实际上，这是否更快取决于许多因素，其中最重要的是掩码（或内核）与主输入数组（通常是图像）的大小相比的大小。 较大的掩码往往会给 FFT 方法带来优势，但有必要在任何应用中进行实验测试。 对于小掩码，CONV2 或 CONVOLVE2（可从文件交换获得）可能更快。