CUDA cufftPlan2d计划大小问题

Question

我正在研究Nvidia CUDA sdk的convolutionFFT2D示例背后的代码，但我不明白这一点：

cufftPlan2d(&fftPlan, fftH, fftW/2, CUFFT_C2C);

显然，这会初始化一个复杂的平面，以便运行FFT，但我没有看到将平面宽度除以2的点。

准确地说：fftH和fftW是imageX + kernelX + 1和imageY + kernelY + 1维度的舍入值（仅出于速度原因）。我知道在频域中你通常有一个正分量和一个相同频率的对称负分量......但这听起来像是削减了一半的图像数据..

有人可以向我解释这个好一点吗？我从未使用过FFT（我只知道傅立叶变换背后的理论）

Answer 1

当您执行实数到复数的FFT时，由于对称性，频域数据是冗余的。这只是2D FFT的一个轴的情况。您可以将2D FFT视为两个1D FFT操作，第一个操作在所有行上，对于实值图像，这将为您提供复杂的行值。在第二阶段，您对每列应用1D FFT，但由于行值现在很复杂，因此复杂的FFT将很复杂，输出中没有冗余。因此，在水平轴上只需要宽度/ 2点，但在垂直轴上仍然需要高度点。