fuch变换将图像置乱多次

傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的方法。通过傅里叶变换，图像的频率成分可以被分离和处理。多次应用傅里叶变换可以进一步置乱图像，使其内容更加难以辨认。

以下是傅里叶变换置乱图像的步骤：

1. **傅里叶变换**：对图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域。
2. **置乱**：在频率域中对图像进行处理，例如随机打乱频率成分的相位或幅度。
3. **逆傅里叶变换**：将处理后的频率域图像转换回空间域，得到置乱后的图像。
4. **重复**：多次重复上述步骤，进一步增加置乱的复杂性。

具体实现如下：

import numpy as np
import cv2

def fourier_transform_scramble(image, num_iterations):
    for _ in range(num_iterations):
        # 进行傅里叶变换
        f = np.fft.fft2(image)
        fshift = np.fft.fftshift(f)
        
        # 置乱相位
        rows, cols = image.shape
        crow, ccol = rows // 2, cols // 2
        fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = np.roll(fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30], (10, 10), axis=(0,1))
        
        # 进行逆傅里叶变换
        f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
        img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
        img_back = np.abs(img_back)
        
        # 更新图像
        image = img_back
    
    return image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行傅里叶变换置乱
scrambled_image = fourier_transform_scramble(image, 5)

# 显示结果
cv2.imshow('Scrambled Image', scrambled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()