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我正在尝试使用 CUDA 在 2D 图像上执行 FFT -> 斜坡滤波 -> iFFT。首先，作为测试，我尝试在没有任何过滤器的情况下进行 FFT 和 iFFt。在 FFT 和 iFFT 之后，图像看起来相同，但在操作之前，图像像素值在 0-255 之间，而在 FFT 和 iFFT 之后，图像包含 ~10^7 值。

测试图像包含浮点数，尺寸为 512 x 360。我使用“cuffSinogram”函数执行 fft，使用“cuInversefftSinogram”函数执行 iFFT。这是我写的两个函数：

#define NX 512 
#define NY 360

void cufftSinogram(cufftComplex* d_complex_Sinogram, float* d_real_sinogram){ 

cufftHandle plan; 


/* Create a 2D FFT plan. */ 
if (cufftPlan2d(&plan, NX, NY, CUFFT_R2C) != CUFFT_SUCCESS){ 
    fprintf(stderr, "CUFFT Error: Unable to create plan\n"); return;    
} 

if (cufftExecR2C(plan, (cufftReal*)d_real_sinogram, d_complex_Sinogram) != CUFFT_SUCCESS){ 
    fprintf(stderr, "CUFFT Error: Unable to execute plan\n"); return;   
} 

if (cudaDeviceSynchronize() != cudaSuccess){ 
    fprintf(stderr, "Cuda error: Failed to synchronize\n"); return; 
}   

cufftDestroy(plan);} 




void cuInversefftSinogram(float* d_real_sinogram, cufftComplex* d_complex_Sinogram){


cufftHandle plan; 


/* Create a 2D FFT plan. */ 
if (cufftPlan2d(&plan, NX, NY, CUFFT_C2R)  != CUFFT_SUCCESS){ 
    fprintf(stderr, "CUFFT Error: Unable to create plan\n"); return;    
} 

if (cufftExecC2R(plan, d_complex_Sinogram, d_real_sinogram) != CUFFT_SUCCESS){ 
    fprintf(stderr, "CUFFT Error: Unable to execute plan\n"); return;   
} 

if (cudaDeviceSynchronize() != cudaSuccess){ 
    fprintf(stderr, "Cuda error: Failed to synchronize\n"); return; 
}   

cufftDestroy(plan);}

可以在此处找到一张原始和修改过的 tiff 图像（我建议使用 imageJ 打开）

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1 回答 1

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如果要返回原始数据，CUDA FFT->IFFT 序列要求您将结果值除以转换中的元素数。

从文档中：

cuFFT 执行未归一化的 FFT；也就是说，对输入数据集执行正向 FFT，然后对结果集执行反向 FFT，得到的数据等于输入，按元素数量缩放。通过数据集大小的倒数缩放任一变换，留给用户执行。

于 2014-07-30T12:00:33.930 回答