图像傅里叶变换_图像傅里叶变换公式
发布时间：2025-03-26 08:54:36来源：
🔍 在数字图像处理的世界里，有一个强大的工具叫做傅里叶变换，它能将图像从空间域转换到频率域，帮助我们理解图像中的各种频率成分。📚 今天，我们就来深入探讨一下图像傅里叶变换的基本概念和公式。
💡 图像傅里叶变换（Fourier Transform）的核心思想是将一幅图像分解为一系列正弦波和余弦波的组合。这种转换能够揭示图像中不同频率的信息，从而为图像分析提供了新的视角。🌐
📝 图像傅里叶变换的数学表达式如下：
F(u, v) = ∫∫ f(x, y) e^(-j2π(ux+vy)) dx dy
其中，f(x, y) 是原图像在空间域的位置 (x, y) 处的灰度值；F(u, v) 则表示频率域中对应于频率 (u, v) 的复数值。这个公式描述了如何通过积分运算将空间域的信息转换成频率域的信息。🎯
🚀 了解了这些基础知识之后，你就可以开始探索更多关于傅里叶变换的应用，比如滤波、压缩等。掌握傅里叶变换不仅能够提升你的技术能力，还能让你更好地理解和处理复杂的图像数据。🌟
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