我将 RGBalpha 图像存储在 C99 中的 32 位浮点数结构的行主数组 (RGBa, RGBa, etc.) 中。我需要使用大的、不可分离的、2D 内核逐个通道（每个通道获得相同的内核）来模糊它们。所以我认为使用卷积定理并在傅立叶空间中进行会更有效。我正在使用 FFTW3。
我看到 FFTW3 将 same data structure 用于 3D：image[width][height][channels]。对于一次性代码，以前，我习惯将每个通道分开并为每个通道进行 2D 卷积，但我想一次在 3D 中进行会避免一些数据翻转。所以我正在走向 3D，尽管我对 3D 中的傅立叶形式主义不太满意。
但是，FFTW3 文档中有一些我不明白的东西：fftw_plan_dft_r2c_3d 函数有什么作用？它是按通道进行 2D FFT，还是使用通道间频率分解进行真正的 3D FFT？这很重要，因为 alpha 通道用于 SIMD 对齐，但与流程无关，不应链接到解决方案。
然后我不明白如何将我的 2D 内核变成可用于 3D 的东西（假设满足前面的条件）。我应该沿着深度轴复制它（所以，堆叠 3 次），还是只复制一次并用零填充剩余的深度？