有人可以解释什么是空间变化的内核吗？
我使用以下方法对图像矩阵进行了 2D 卷积： A. 矩阵乘法 B. 快速傅里叶变换。
我的问题是我可以应用上述任何技术（比如说 FFT）来使用空间变化的内核执行卷积吗？
我的理解是空间变化的内核是在图像的不同部分应用不同的内核。但这不是违反了卷积的基本规则吗？
I have performed 2D convolution on image matrix using:
A. Matrix multiplication B. Fast Fourier Transformation.
My question is can I apply any of the above techniques (let's say FFT) for performing convolutions using spatially varying kernel?
My understanding is spatially varying kernel is applying different kernel on different parts of an image. But doesn't it violate the basic rule of convolution?
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