fft2_example

资 源 简 介

fft2_example

详 情 说 明

二维傅里叶变换（FFT2）是数字信号处理中的核心算法，它将空间域图像转换为频率域表示。通过计算二维离散傅里叶变换，我们可以分析图像中不同频率成分的分布情况。

典型的FFT2处理流程会先对输入图像进行预处理，包括可能的灰度转换和归一化操作。变换后的结果包含复数形式的频域数据，通常需要进行频谱中心化处理，这样低频成分会集中在频谱图的中心位置。

频谱图的可视化通常使用对数缩放来增强显示效果，因为频域数据的动态范围往往很大。我们计算复数结果的模值（振幅），然后应用对数变换获得更清晰的视觉呈现。振幅图则直接展示了各频率成分的强度分布。

在实际应用中，FFT2常用于图像滤波、特征提取等场景。通过观察频谱图，可以直观地了解图像中的主要频率特征，为后续处理提供重要参考。例如，高频成分通常对应图像边缘和细节，而低频成分则反映整体结构和缓慢变化的区域。