图像傅里叶变换及其在图像处理中的应用

图像傅里叶变换及其在图像处理中的应用

图像傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将图像从空间域转换到频率域的数学变换方法。它能够将一个图像表示为一组频率分量，这些频率分量描述了图像中各个空间频率的贡献程度。通过对图像进行傅里叶变换，我们可以分析图像中的频率信息，实现很多图像处理的任务，例如滤波、噪声去除、特征提取等。

在Python中，我们可以使用科学计算库NumPy和图像处理库OpenCV来实现图像傅里叶变换。

首先，我们需要导入所需的库：

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

接下来，我们读取一张图像并将其转换为灰度图像：

image = cv2.imread(