fh1=fftshift(abs(fft(ht1))); f1=linspace(-block(1)/2,block(1)/2,length(fh1)); df=block(2)/length(t2);

这段代码是在进行傅里叶变换，并将结果进行频移和取绝对值操作，最终得到频域信号的幅度谱。具体来说，`fft` 函数计算时间域信号的傅里叶变换，得到频域信号。`fftshift` 函数将频域信号进行频移操作，使得频域信号的零频分量移到了中心位置。`abs` 函数将复数傅里叶系数的模取绝对值，得到幅度谱。`linspace` 函数生成等差数列，用于表示频率轴。`block(1)/2` 表示频率轴的中心位置，`length(fh1)` 表示频域信号的长度。`df` 表示频率轴上相邻两个点之间的频率间隔，即频率分辨率。

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fh1=fftshift(abs(fft(ht1))); f1=linspace(-block(1)/2,block(1)/2,length(fh1));

这段代码是对时域信号 ht1 进行傅里叶变换，并将结果进行平移，使得频域中心对齐在频率轴的中央。具体来说，它首先通过 fft 函数计算 ht1 的傅里叶变换，然后使用 fftshift 函数对结果进行平移，最后通过 linspace 函数生成一个与频域结果 fh1 等长的等间距频率轴 f1。

需要注意的是，这段代码的实现依赖于 MATLAB 中的函数库，如果在其他编程语言中实现相同的功能需要使用不同的函数和语法。

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数和列数。

函数接着使用np.meshgrid函数生成网格坐标，并根据频率域滤波器的公式计算出增益系数Z。然后，将增益系数Z乘以中心化的傅里叶变换结果gray_fftshift，得到增益后的频率域图像dst_fftshift。

接着，将增益后的频率域图像dst_fftshift乘以(h - l)，再加上l，得到最终的频率域图像。然后，使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化，并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后，将输出图像进行限幅处理，转换为8位无符号整数类型，然后返回输出图像。