14.2 Numpy实现逆傅里叶变换

点击此处返回总目录   这节介绍使用Numpy实现逆傅里叶变换。   一、什么是逆傅里叶变换 首先介绍什么是逆傅里叶变换。 左边是原始图像，右边是通过傅里叶变换得到的频谱图像。 逆傅里叶变换就是由频谱得到原始图像。       再说一下，我们为什么要进行傅里叶和逆傅里叶变换。 我们为了要在频域对图像进行处理。实现特定的目的。 比如说对低频进行处理，低频就是细节。 如果只保留低频，那么实现的就是低通滤波，这时候图像就会变得模糊，边界就可能被我们去掉了。 如果只保留高频，那叫高通滤波，那他的边界会得到保留，而细节可能会丢失。     这节课我们不考虑那么多，只实现由图像变成频谱，然后不做任何处理，再有逆变换得到图像。     二、实现逆傅里叶变换的一些函数   2.1 numpy.fft.ifft2()   2.2 numpy.fft.ifftshift() 将低频由中心位置移动到左上角。     2.3 逆傅里叶变换得到的也是复数，没有办法显示成图像。所以要调整。         三、实现逆傅里叶变换   例：图像先经过傅里叶变换转换成频谱图像，然后经过逆傅里叶变换还原     结果：