图像可以用两个域表示：空间域和频域。空间域是图像最常见的表示形式，其中像素值表示图像中每个点的亮度或颜色。另一方面，频域将图像表示为不同频率和幅度的正弦波的集合。
傅里叶变换（一种图像处理中使用的数学技术）可以通过分析图像的频率分量并揭示隐藏的模式和结构来帮助解决这个问题。通过使用傅里叶变换，我们可以消除噪音并增强重要特征，使我们的照片看起来清晰明快。
傅立叶变换是图像处理中用于分析图像频率分量的强大工具。从本质上讲，它可以帮助我们识别图像频域中难以在空间域中看到的复杂图案和结构。可以将其视为戴上眼镜，让您能够更详细、更清晰地看到事物。
傅里叶变换的一种常见应用是从图像中去除噪声。噪声通常出现在图像的高频成分中，可以通过傅里叶变换轻松识别和隔离。通过分析图像的频率分量，我们可以去除噪声或不需要的特征并增强重要特征。为此，我们使用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，滤除噪声，然后使用傅里叶逆变换将图像转换回空间域。
有关图像处理背景下的傅里叶变换的参考。
Image Transfor