在Python中加速IFFT计算

Question

我正在开发一个Python程序（在enthoundcanopy中），它将计算二维和三维图像的两点自相关函数。你知道吗

计算的核心是以下代码：

fftx = fftn(newimpad)
del newimpad
ret_int = (fftx * np.conjugate(fftx))
del fftx
ret = ifftn(ret_int)
ret = fftshift(ret)      

其中newimpad是填充图像。你知道吗

这很管用。然而，后向变换（the ifftn步骤）非常慢-对于我在2D中处理的大图像，它需要90秒以上。有没有办法加快速度？你知道吗