如何将一张图片傅里叶变换以后在转回时域 matlab

要将一张图片进行傅里叶变换后再转回时域，可以使用matlab中的ifft2函数。具体步骤如下：

1. 读入图片并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行二维傅里叶变换，使用fft2函数。

3. 对变换后的频域图像进行处理，例如对其进行滤波或者对其进行频域图像的可视化。

4. 对处理后的频域图像进行逆变换，使用ifft2函数。

5. 对逆变换后的时域图像进行处理，例如进行灰度值范围的截断或者进行图像的归一化。

6. 将处理后的时域图像保存为图像文件或者直接显示。

下面是matlab代码示例：

% 读入图片并将其转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 对图像进行二维傅里叶变换
F = fft2(double(img));

% 对变换后的频域图像进行处理，这里选择对其进行频域图像的可视化
F_shift = fftshift(F);
F_abs = log(abs(F_shift)+1);
F_max = max(F_abs(:));
F_norm = F_abs/F_max;
figure, imshow(F_norm);

% 对处理后的频域图像进行逆变换
img_recover = ifft2(F);

% 对逆变换后的时域图像进行处理
img_recover = uint8(real(img_recover));

% 显示原始图像和恢复后的图像
figure, imshow(img);
figure, imshow(img_recover);

注意，进行傅里叶变换和逆变换时，需要将图像转换为双精度浮点型，即使用`double()`函数进行类型转换。逆变换后的时域图像可能会存在虚部，需要使用`real()`函数取其实部，再将其转换为无符号整型，即使用`uint8()`函数进行类型转换。