如何通过跟我学Python图像处理课程，深入理解并实现傅里叶变换原理？

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摘要：傅里叶变换主要是将时间域上的信号转换为频率域上的信号，用于图像处理中的除噪、增强等操作。本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换》一文。

摘要：傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号，用来进行图像除噪、图像增强等处理。

本文分享自华为云社区《​​[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现​​》，作者：eastmount。

本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容，在数字图像处理中，有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。其中，傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号，用来进行图像除噪、图像增强等处理。

图像傅里叶变换原理

傅里叶变换（Fourier Transform，简称FT）常用于数字信号处理，它的目的是将时间域上的信号转变为频率域上的信号。随着域的不同，对同一个事物的了解角度也随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。同时，可以从频域里发现一些原先不易察觉的特征。傅里叶定理指出“任何连续周期信号都可以表示成（或者无限逼近）一系列正弦信号的叠加。”

下面引用李老师“Python+OpenCV图像处理”中的一个案例，非常推荐同学们去学习。如下图所示，他将某饮料的制作过程的时域角度转换为频域角度。