python完成图像的傅里叶变换并显示图像傅里叶变换谱。1、快速图像傅里叶变换函数2、图像频谱中心化处理3、显示频谱图像4、对图像频谱做傅里叶反变换，并显示反变换后的图像

在Python中，可以使用`numpy`库来进行数学运算，包括图像的傅里叶变换。`scipy`库则提供了更高级的功能，如图像处理。下面是一个简化的步骤说明：

1. **快速傅里叶变换 (FFT)**: 使用`numpy.fft`模块，例如`np.fft.fft2()`或`np.fft.fftshift()`来计算二维图像的傅里叶变换。对于整张灰度图像`img`，可以这样操作：

   import numpy as np
   fft_img = np.fft.fft2(img)

2. **图像频谱中心化处理**：通常会对傅立叶变换的结果应用`fftshift()`来将频率分量的中心移动到原点，方便后续分析：

   shifted_fft = np.fft.fftshift(fft_img)

3. **显示频谱图像**: 可以使用`matplotlib.pyplot`来绘制频谱图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.imshow(np.abs(shifted_fft), cmap='gray')
   plt.title('Fourier Spectrum of the Image')
   plt.show()

4. **傅里叶逆变换 (IFFT) 和反变换后图像**: 对于已处理的频谱，使用`np.fft.ifft2()`和`np.fft.ifftshift()`进行逆变换：

   ifft_img = np.fft.ifftshift(shifted_fft)
   inverse_img = np.abs(np.fft.ifft2(ifft_img))

然后可以再次使用`plt.imshow()`展示逆变换后的图像。