我正在尝试使用“FFT + point_wise_product + iFFT”方法执行2D卷积。使用NxN矩阵,该方法运行良好,但是,对于非正方形矩阵,结果不正确。我已经阅读了整个cuFFT文档,寻找有关这种矩阵的行为的任何注释,这些函数已经在现场和现场FFT上进行了测试,但我忘记了一些东西。
我已经在MATLAB中用相同的矩阵测试了相同的算法,一切都正确。
我为您展示了一个非常简化的代码,带有一个非常基本的过滤器,以提高清晰度,输出和预期输出。我究竟做错了什么?
我也阅读了其他相关的问题/答案,但没有一个能解决问题。提前非常感谢您。
const int W = 5;
const int H = 4;
//Signal, with just one value, for simplicity.
float A[H][W] = {{0,0,0,0,0},
{0,1,0,0,0},
{0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0}};
//Central element of the kernel in the (0,0) position of the array.
float B[H][W] = {{0.5, 0.1, 0, 0, 0.2},
{0 , 0 , 0, 0, 0},
{0 , 0 , 0, 0, 0},
{0 , 0 , 0, 0, 0}};
cufftReal* d_inA, *d_inB;
cufftComplex* d_outA, *d_outB;
size_t real_size = W * H * sizeof(cufftReal);
size_t complex_size = W * (H/2+1) * sizeof(cufftComplex);
cudaMalloc((void**)&d_inA, real_size);
cudaMalloc((void**)&d_inB, real_size);
cudaMalloc((void**)&d_outA, complex_size);
cudaMalloc((void**)&d_outB, complex_size);
cudaMemset(d_inA,0,real_size);
cudaMemset(d_inB,0,real_size);
cudaMemcpy(d_inA, A, real_size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_inB, B, real_size, cudaMemcpyHostToDevice);
cufftHandle fwplanA, fwplanB, bwplan;
cufftPlan2d(&fwplanA, W, H, CUFFT_R2C);
cufftPlan2d(&fwplanB, W, H, CUFFT_R2C);
cufftPlan2d(&bwplan, W, H, CUFFT_C2R);
cufftSetCompatibilityMode(fwplanA,CUFFT_COMPATIBILITY_NATIVE);
cufftSetCompatibilityMode(fwplanB,CUFFT_COMPATIBILITY_NATIVE);
cufftSetCompatibilityMode(bwplan,CUFFT_COMPATIBILITY_NATIVE);
cufftExecR2C(fwplanA, d_inA, d_outA);
cufftExecR2C(fwplanB, d_inB, d_outB);
int blocksx = ceil((W*(H/2+1 )) / 256.0f);
dim3 threads(256);
dim3 grid(blocksx);
// One complex product for each thread, scaled by the inverse of the
// number of elements involved in the FFT
pointwise_product<<<grid, threads>>>(d_outA, d_outB, (W*(H/2+1)), 1.0f/(W*H));
cufftExecC2R(bwplan, d_outA, d_inA);
cufftReal* result = new cufftReal[W*2*(H/2+1)];
cudaMemcpy(result, d_inA, real_size,cudaMemcpyDeviceToHost);
// Print result...
// Free memory...
输出。注意位移值
-0.0 0.0 -0.0 -0.0 0.0
0.0 0.5 0.1 0.0 -0.0
0.2 0.0 0.0 -0.0 -0.0
-0.0 0.0 -0.0 -0.0 -0.0
预期输出(MATLAB)
0 0 0 0 0
0.2000 0.5000 0.1000 0.0000 0.0000
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
相关文件:
http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_2/sdk/website/projects/convolutionFFT2D/doc/convolutionFFT2D.pdf
最佳答案
您正在将cufft计划中的行与列交换。
相关的原型(prototype)是
cufftPlan2d(cufftHandle *plan, int nx, int ny, cufftType type)
其中
nx
是行数,ny
是列数,因此应为 cufftPlan2d(&fwplanA, H, W, CUFFT_R2C);
并不是
cufftPlan2d(&fwplanA, W, H, CUFFT_R2C);