对图像傅里叶变换后得到的k空间，坐标轴范围是多少

在二维图像傅里叶变换后得到的 k 空间中，坐标轴的范围通常是从 -0.5 到 0.5。

具体来说，假设原始图像的大小为 M x N，那么 k 空间的坐标轴范围是从 -0.5 到 0.5，对应着频率范围从 -0.5 周期/像素 到 0.5 周期/像素。

在绘制 k 空间图像时，可以使用 `extent=(-0.5, 0.5, -0.5, 0.5)` 参数来设置坐标轴范围。

以下是一个示例代码，展示如何绘制二维图像傅里叶变换后的 k 空间，并设置坐标轴范围：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像数据
image = plt.imread('image.jpg')
# 图像灰度化
gray_image = np.mean(image, axis=2)

# 对图像进行二维傅里叶变换
fft_image = np.fft.fft2(gray_image)

# 将频率分量重新排列
shifted_fft = np.fft.fftshift(fft_image)

# 绘制 k 空间图像
plt.imshow(np.log(1 + np.abs(shifted_fft)), extent=(-0.5, 0.5, -0.5, 0.5), cmap='gray')
plt.xlabel('kx')
plt.ylabel('ky')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像 `gray_image`。然后，我们对灰度图像进行二维傅里叶变换，得到频谱 `fft_image`。接下来，我们使用 `np.fft.fftshift` 函数对频谱进行重新排列，得到 `shifted_fft`。然后，我们使用 `plt.imshow` 函数绘制 k 空间的图像，并使用 `extent` 参数设置坐标轴范围为 -0.5 到 0.5。

你可以根据需要修改代码，以适应你的具体情况。希望对你有所帮助！