用python编程将图像傅里叶变换后在频域上加上干扰，然后在傅里叶反变换并展示

好的，以下是一个简单的例子，使用Python的NumPy和OpenCV库来实现：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 在频域上加上干扰
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
fshift[crow - 30:crow + 30, ccol - 30:ccol + 30] = 0

# 反变换
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
iimg = np.fft.ifft2(ishift)
iimg = np.abs(iimg)

# 显示图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, cmap='gray')
plt.title('Processed Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

解释一下代码：

1. 读取图像。
2. 对图像进行傅里叶变换，得到频域图像。
3. 在频域上加上干扰，这里我选择在中心点附近加上一个 60x60 的矩形区域，将其置零。
4. 对处理后的频域图像进行傅里叶反变换，得到处理后的图像。
5. 显示原图和处理后的图像。

运行该代码后，将会显示原图和处理后的图像。可以看到，处理后的图像出现了明显的干扰。

需要注意的是，由于傅里叶变换和反变换都是基于复数运算的，因此需要在最后使用 `np.abs()` 函数将反变换后的结果转为实数。