我期待在我们的一个开源工具包中加快对大型医学图像（512 x 512 x 1000 双）的高斯核导数（最高 2/3 阶）的卷积。我们目前通过 FFT 进行这种卷积。
在朋友推荐了 ArrayFire 并阅读了这篇文章之后，我想看看我是否可以采用这个工具包。似乎是一项巨大的努力，使我们能够处理多个后端，尽管我目前只对 CUDA 感兴趣，因为这就是我手头的东西。
我在论坛上读到这篇文章说 ArrayFire 中的卷积在特定内核大小后切换到频域。我查看了 cuda 文件convolve.cu但我没有在 ArrayFire 或任何 cuFFT 内容中找到任何对 fft 的调用。我错过了什么吗？
展望未来，我想直接在频域中构造高斯核的导数，与图像 FFT 相乘并将其带回来。但我想比较在空间和频率域中创建卷积核之间的速度提升。此外，ArrayFire 似乎没有 3D 高斯内核。