画像処理アプリケーションを継承しました。ここで物事を考えようとしています。私には3つの質問があります。 1）F2C、C2C、C2Fの順番は正しいですか？ 2）C2Cを一方向に1回実行する必要がありますか？ 3）どちらの方向を使うべきですか（前進か後ろ向き）？カフス画像処理
背景：
入力と出力は2D画像です。
まず、R2CはカフF2C（棚からの剪刀）を使用して行われます。 次にC2Cが行われます。これは元の開発者によって手作業でコード化さ 最後に、C2RはcufftC2F（棚からのぬいぐるみ）を使用して行われます。
結果は見苦しいジグザグの線が表示されます。元の開発者は1D計画（nx = xとバッチ= y）を使用しました。私はこれらを2D計画（nx = xとny = y）に置き換えたいと考えています。私はまた、自宅のC2Cを棚cufftC2Cのcudaに置き換えたいと思っています。
1）正しいシーケンス[R2C]、C2C、[C2R]はありますか？ いいえ、フーリエ変換には空間と周波数という2つのドメインがあります。変換は、CUFFT_FORWARDで空間から周波数に、CUFFT_INVERSEで周波数と空間になります。
2）C2Cを一方向に1回実行する必要がありますか？ エルミートの対称性の使用法によっては、必ずしもC2C（下記参照）は必要ありません。
3）どちらの方向を使用するべきですか（前方または後方）？ 画像処理フィルタを適用する場合、出力は入力と同じ空間にある可能性が高いため、1つの順変換と1つの逆変換として適用する必要があります。
データレイアウト上の注意事項とR2C/C2R最適化
従って単にベクトルの最初の半分を格納する、C2R又はR2C変換、周波数空間ベクトルのcufftis making use of the Hermitian symmetryを用いて（残りの部分ではありませんでも触れた）：実数 - 複素数（R2C）と複素数から実数（C2R）：
別に一般の複素数 - 複素数（C2C）変換から、CUFFTを効率的に他の二つのタイプを実装しています。多くの実際の応用では、入力ベクトルは実数値である。この場合、出力がエルミート対称性（X k = X N -k *、ここで星は複素共役を表す）を満たすことは容易に示される。逆もまた真です：複素エルミート入力の場合、逆変換は純粋に実数値です。 cuFFTはこの冗長性を利用し、エルミート・ベクトルの前半でのみ機能します。
あなたは周波数領域で実行されている操作は同じエルミート対称性を持たない場合、最適化はもはや真実ではない、とC2R操作はあなたに期待される結果を提供しないであろう。
また、C2Cの場合とは少し異なるアプローチのデータ要件とレイアウトにも注意してください。
[CUFFT]にはF2CもC2Fもありません（http://docs.nvidia.com/cuda/cufft/index。html＃abstract）。おそらくR2CとC2Rを意味します。本当に良い答えは、（IMO）は本当に長い答え、主にフーリエ変換のチュートリアルが必要です。それはかなり広い質問として私を襲う。フーリエ変換、その動作、使用方法（CUDAとは完全に独立したトピック）があれば、どのような知識があるのかははっきりしません。 –