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我正在研究图像频率过滤的 GPU 实现。我的代码在 CPU 上运行良好（我使用过类似的东西），但我花了一整天的时间试图在 GPU 上做同样的工作——但没有成功。我想在频域中应用一个滤波器，因此我需要正向变换的完整（复杂）结果。我已经读到我需要通过两个复杂的矩阵（src 和 dst）来转发 dft 以获得全谱（32FC2）。但是，我在逆变换后无法获得相同的图像（返回的图像非常失真）。

我的代码（最接近的结果）：

gpu.img1 = gpu::GpuMat(vrH, imgWidth, CV_32FC2);
gpu.img2 = gpu::GpuMat(vrH, imgWidth, CV_32FC2);
gpu.img4 = gpu::GpuMat(vrH, imgWidth, CV_32FC1);
gpu.img5 = gpu::GpuMat(vrH, imgWidth, CV_8UC1);

Mat planes[] = {imageIn, Mat::zeros(imageIn.size(), CV_32FC1)};
merge(planes, 2, imageIn);

gpu::Stream stream; 
gpu.img1.upload(imageIn);

gpu::dft(gpu.img1, gpu.img2, gpu.img1.size(), 0, stream);
gpu::dft(gpu.img2, gpu.img4, gpu.img1.size(), DFT_INVERSE | DFT_REAL_OUTPUT | DFT_SCALE, stream);
stream.enqueueConvert(gpu.img4, gpu.img5, CV_8U);

stream.waitForCompletion();
gpu.img5.download(imageOut);  
namedWindow("processed",1); imshow("processed", imageOut); waitKey(1000);

非常感谢您的帮助和建议。

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我又花了几个小时，但我最终解决了这个问题。有两种选择

1) real-to-complex (CV_32FC1 -> CV_32FC2) forward and complex-to-real (CV_32FC2 -> CV_32FC1) inverse
作为正向变换的结果，得到更窄的频谱矩阵（newWidth = oldWidth/2+1）在文档中）。它不是非 gpu dft 的 CSS 紧凑矩阵。它是一个复杂的矩阵，它利用了频谱是对称的这一事实。因此，在这里也可以应用任何滤波器，其执行速度比第二种情况少近一半。在这种情况下，应设置以下标志：

  • 向前 -> 0
  • 逆-> DFT_INVERSE | DFT_REAL_OUTPUT | DFT_SCALE

这对我很有用。记得提前正确声明 GpuMat 用于它们的类型（CV_32FC1 或 CV_32FC2）

2）复数到复数（CV_32FC2 -> CV_32FC2）正向和复数到复数（CV_32FC2 -> CV_32FC2）逆 全尺寸谱（CV_32FC2）在前向DFT中产生。在这种情况下，标志是

  • 向前 -> 0
  • 逆 -> DFT_INVERSE

逆变换的结果是一个复数矩阵（CV_32FC2），因此您需要将其拆分并从零通道中提取所需的结果。稍后需要明确缩放数据：

Mat lenaAfter;
Mat lena = imread("C:/Users/Fundespa/Desktop/lena.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

lena.convertTo(lena, CV_32F, 1);

std::vector<Mat> planes;
planes.push_back(lena);
planes.push_back(Mat::zeros(lena.size(), CV_32FC1));
merge(planes, lena);

gpu::GpuMat lenaGPU = gpu::GpuMat(512, 512, CV_32FC2);
gpu::GpuMat lenaSpectrum = gpu::GpuMat(512, 512, CV_32FC2);
gpu::GpuMat lenaOut = gpu::GpuMat(512, 512, CV_32FC2);
lenaGPU.upload(lena);

gpu::dft(lenaGPU, lenaSpectrum, lenaGPU.size(), 0, stream);
int c = lenaSpectrum.channels();
Size s = lenaSpectrum.size();
gpu::dft(lenaSpectrum, lenaOut, lenaGPU.size(), DFT_INVERSE, stream);

gpu::split(lenaOut, splitter, stream);
stream.waitForCompletion();
splitter[0].download(lenaAfter);
//  lenaOut.download(lenaAfter);

c = lenaAfter.channels();

double n,x;
minMaxIdx(lenaAfter, &n, &x);

lenaAfter.convertTo(lenaAfter, CV_8U, 255.0/x);

namedWindow("lena after",1);    imshow("lena after", lenaAfter); waitKey(1000);

就如此容易！我不知道为什么我没有早点遇到这个。我决定以任何方式发布它，因为那里的人可能有同样的问题或需要一些指导。

于 2013-04-15T13:32:36.447 回答