为什么fft或者ifft之后要fftshift

在进行FFT变换时，输出结果的第一个值代表的是0频率，后面的值依次代表了不同频率的幅值。但是，由于FFT的算法特性，输出结果的前一半包含了正频率，后一半包含了负频率，因此需要进行频谱的移位操作，将结果的前一半和后一半分别交换位置，以使得频谱的零频率位于结果的中心位置。这个操作就是FFTShift。同样地，进行IFFT变换时，也需要进行相应的移位操作，以便于正确还原原始信号。

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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。

ifft(fftshift(fft)))函数的作用

ifft(fftshift(fft))函数的作用是将一个信号进行傅里叶变换（FFT），然后对变换结果进行频谱移动（fftshift），最后再进行傅里叶逆变换（IFFT）。这个过程通常用于信号处理中的频域分析和滤波等应用。

具体来说，ifft函数是傅里叶逆变换（Inverse Fast Fourier Transform）的函数，它将一个频域上的信号进行逆变换，得到其时域上的表示。而fft函数是傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的函数，它将一个时域上的信号进行变换，得到其频域上的表示。

fftshift函数的作用是将频谱进行平移操作，将直流分量移到频谱的中心位置，从而使频谱更易于观察和处理。

综合起来，ifft(fftshift(fft))函数可以将一个信号从时域转换到频域，然后对频域信号进行处理或分析，最后再将其转换回时域。这个过程在信号处理领域中非常常用。