使用np.fft.fft2()函数进行FFT变换，怎么画出k空间

在进行FFT变换后，我们可以得到频率域上的复数矩阵。为了得到k空间的表示，我们需要进行如下计算：

1. 对频率域上的矩阵进行平移，使得频率为0的点位于矩阵中心。
2. 对平移后的矩阵进行取模运算，得到振幅矩阵。
3. 对振幅矩阵取对数，得到以dB为单位的能量谱。
4. 将能量谱沿对角线对称翻转，使得原点位于矩阵中心。
5. 将能量谱转换为灰度图像，表示k空间。

下面是Python代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机复数矩阵
matrix = np.random.rand(32, 32) + 1j * np.random.rand(32, 32)

# 进行FFT变换
fft_matrix = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(matrix))

# 计算振幅矩阵
amplitude_matrix = np.abs(fft_matrix)

# 取对数，得到能量谱
log_amplitude_matrix = 20 * np.log10(amplitude_matrix)

# 对能量谱沿对角线对称翻转
sym_log_amplitude_matrix = np.fliplr(np.flipud(log_amplitude_matrix))

# 转换为灰度图像，表示k空间
plt.imshow(sym_log_amplitude_matrix, cmap='gray')
plt.show()

运行以上代码，即可得到k空间的灰度图像。其中，横轴和纵轴分别表示kx和ky，单位为1/像素。