频域滤波法国数学家傅立叶提出，任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦或余弦的和的形式。傅氏级数； 对于非周期函数，则用正弦和余弦及加权函数的积分来表示。傅氏变换; 应用极为广泛，尤其是数字计算和快速算法的发明，在信号处理领域产生了具大变革。 一维傅立叶变换及其反变换离散形式：频域不同的频域成份，可以表示成极坐标（复数）形式：功率谱 “谱密度”信号频谱分析示意图如右图所示：二维DFT及其反变换 功率谱： 可以证明：原点被放置在 上空间域和频率域抽样点之间的关系：下图实例：中心化，矩形宽高化为21反映到频域轴亮点间距恰好相反 3 频率域滤波 一般不大可能建立图像特定分量和其变换之间的直接联系，但可以建立傅氏变换的频率图像中的强度变化模式之间的联系。 例如，低频对应图像的慢变化分量（墙，地板），而高频分量对应着图像中灰度变化联系地方（边缘，噪声）。 频率域滤波基本步骤：1、 原图像2、3、4、反DEF5、实部6、用 结果。被滤波图像n n频域增强的原理频域增强的原理频率平面与图像空域特性的关系 图像变化平缓的部分靠近频率平面的圆心，这个区域为低频区域 图像中的边、噪音、变化陡峻的部分，以放射
