本文深入探讨图像增强的频域滤波方法，重点介绍了理想低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器，解释了滤波器在去除高频噪声和产生振铃现象方面的原理，并对比了不同类型的低通滤波器。
上一章节中我们讲解了空域滤波的图像增强方法，包括图像的平滑和锐化，本文中，我们首先带来频域滤波的图像增强方法，指在频域中对图像进行变换，需要的基础知识是前述过的图像傅里叶变换，请查看学习。
一、频域滤波处理
频域滤波处理的一般方法如下图所示，先将图像经过傅里叶变换为频域形式，然后乘以合适的滤波器函数得到频域处理结果，最后经过反变换得到处理后的图像。
频域滤波的关键是选取合适的滤波器函数。同样大小的空域和频率滤波器，频域计算更有效，尤其是针对大尺寸图像；如果可以使用较小的滤波器，最好还是选用空域计算，因为省去了傅里叶变换及反变换的步骤。
接下来我们讲解理想低通滤波器，低通滤波就是去除图像中的高频部分，留下低频部分。我们在前边讲述过，高频部分代表图像中的尖锐部分，是图像中的细节体现，低频部分代表图像的整体风格。理想低通滤波是低通滤波的一种特殊形式，
H ( u , v ) = { 1 , D ( u , v ) ≤ D 0 0 , D ( u , v ) > D 0 H(u,v)=\left\{\begin{array}{cc} 1, & D(u,v)\leq D_0\\ 0, & D(u,v)>D_0\ \end{array}\right. H(u,v)=
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