图像处理

[TOC] 深入浅出傅里叶变换：从信号分解到视觉重构 “如果不了解傅里叶变换，你就无法真正理解现代电子文明。” 这句话一点都不夸张。从我们听的 MP3 音乐，到看的 JPEG 图片，再到使用的 5G 网络，甚至是你刚才按下的键盘信号处理，背后都站着傅里叶变换（Fourier Transform, FT）这个巨人。 本文将跳出枯燥的公式推导，从直观理解出发，结合Python 代码实战，带你领略图像处理中频域的魅力。 一、 核心直觉：两个世界的桥梁1.1 时域 vs 频域我们的世界大部分时间是以时域（Time Domain）展现的： 声音：空气压强随时间的变化。 图像：像素亮度随空间位置的变化。 傅里叶变换告诉我们：任何连续的周期信号，都可以由一组不同频率、不同振幅、不同相位的正弦波（或余弦波）叠加而成。 这就像是一个棱镜，把混合在一起的“白光”（时域信号），分解成了清晰的“七色光谱”（频域信号）。 1.2 数学直觉：欧拉公式与旋转的圆核心公式： F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t} dt这里的...