2.对标准化图像IM进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM；

对标准化图像IM进行离散傅立叶变换，可以使用以下步骤：

1. 将图像IM转换为灰度图像，即将彩色图像转换为单通道灰度图像。

2. 对灰度图像IM进行补零操作，使其大小变为2的整数次幂，如16x16、32x32等。

3. 对补零后的图像进行二维离散傅立叶变换（DFT），得到复数矩阵FIM，其中FIM[i][j]表示图像IM在频域中第i行第j列的值。

具体实现可以使用现有的图像处理库，如OpenCV。以下是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行补零操作
rows, cols = gray.shape
nrows = cv2.getOptimalDFTSize(rows)
ncols = cv2.getOptimalDFTSize(cols)
padded = cv2.copyMakeBorder(gray, 0, nrows - rows, 0, ncols - cols, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)

# 进行二维离散傅立叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(padded), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
FIM = dft[:,:,0] + 1j*dft[:,:,1]

其中，cv2.getOptimalDFTSize()函数用于获取补零后的图像大小，cv2.copyMakeBorder()函数用于进行补零操作，cv2.dft()函数用于进行二维离散傅立叶变换。最终得到的FIM是一个复数矩阵。