傅里叶变换应用在各个领域当中，傅里叶变换的方式也有很多种，通常在图像处理的这一方面，利用了二维的傅里叶变换。为了更好的去观察一幅图像，它通常将图像从空间域变换到频域。利用这个变换更加利于观察到图像的某些特征，从而分类不同种类的模糊图像。
代码实现：
clc;clear;close all;A=imread('d:\Temp\1.bmp');A=rgb2gray(A);imshow(A);B=fft2(A);C=fftshift(B);subplot(121),imshow(log(abs(B)+1),[]),title('频谱图');subplot(122),imshow(log(abs(C)+1),[]),title('频移后的频谱图');
代码效果：
注意以下：
变换前需要将图像转换为灰值图像进行傅里叶变换（频移）后的结果为复数，需要使用abs求其模，而模的值范围较大需要用log进行缩放。imshow(T)只会显示[0,1]的值，而imshow(T,[]) 会根据灰度图的数值范围来显示图像
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