一、FFT原理 二、FFT加速卷积步骤 1、填充输入阵列 2、计算傅里叶变换 3、乘以变换后的张量 4、计算逆变换 5、添加偏置值并且返回 参考文献 一、FFT原理 快速傅里叶变换,也称为FFT算法,是图像处理算法中的相对重要的一部分,该算法是离散傅里叶变换DFT的加速版本(由于本文主要讲解FFT对于卷积的优化,故对该部分...
FFT算法，即快速傅里叶变换，是图像处理中提升卷积效率的关键工具。它优化了离散傅里叶变换(DFT)的计算，原本DFT需要M次循环计算[公式]次，而FFT通过分离奇偶项并提取公因子，将计算次数降低至lgM次。FFT的核心在于将n个数据分为两部分进行处理，只需要对n/2个数据进行DFT，通过迭代乘法快速得到整个序列...
首先扩展数据,扩展后的大小为 (N + X - 1) * (M + Y - 1),将卷积核数据放置到扩展后的数据的左上角,其他元素填充0,得到bb, 对bb进行FFT2D正向变换得到B,然后也将图像数据放置到图像的左上角,其他元素填充为0,得到aa,对aa也进行FFT2D正向变换得到B,接着对A和B进行点乘得到C,最后对C进行逆向的FFT...
但是因为FFT求得实际上是我们已经提到过的循环卷积,所以如果只补0到1.5n1.5n(上取整),对第0.5n0.5n项到第1.5n1.5n项无影响在基于牛顿迭代的算法中,能起到较明显的优化作用。会在(其四)中详细介绍这些算法。小范围暴力由于FFT的常数较大。在数据范围较小的时候甚至不如O(n2)O(n2)的暴力卷积的优秀。因此在...
SSE图像算法优化系列十一:使用FFT变换实现图像卷积。 理论分析和工程实践之间还有很长的路要走,本文描述了作者在实践FFT用于快速卷积过程中的若干经验和技巧。 本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程。 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来...
SSE图像算法优化系列十一:使用FFT变换实现图像卷积。 本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程。 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,...