数字图像处理：傅里叶变换及频谱特征分析

傅里叶变换是数字图像处理中一项重要的数学工具，用于将图像从空域转换到频域。通过傅里叶变换，我们可以将图像表示为不同频率的正弦和余弦的叠加，从而揭示图像中的频谱特征。本文将介绍傅里叶变换的基本原理，并展示如何使用Python实现图像的傅里叶变换及频谱特征分析。

傅里叶变换的基本原理是将一个函数表示为一系列正弦和余弦函数的叠加。在数字图像处理中，我们将图像看作是二维函数，其值表示为像素的亮度。傅里叶变换可以将这个二维函数表示为两个独立变量的频域函数，其中一个变量表示图像的水平频率，另一个变量表示图像的垂直频率。

下面是使用Python进行图像傅里叶变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2