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广义Fourier 变换：函数不严格满足存在条件，但是函数可定义另一函数 所组成的序列的极限，序列中的函数有Ｆ.Ｔ.；对组成序 列的每一个函数进行变换，就产生一个相应的变换序 列，该新序列的极限即为原函数的广义Ｆ.Ｔ.g ( x, y ) = lim f N ( x, y ) ℑ{ f N ( x, y )} = FN ( f x , f y )N →∞ N →∞lim FN ( f x , f y ) = ℑ{ g ( x, y )} = G ( f x , f y )ℑ{δ ( x, y )}lim ℑ{ N exp(−N π (x + y ))} = limexp(−2 2 2 2 N→∞π ( f x2 + f y 2 )2N→∞N fy ⎫ ⎧ 1 fx 1 2 lim ℑ{ N rect(Nx)rect(Ny)} = lim ⎨N ⋅ sin c( )N ⋅ sin c( )⎬ =1 N→∞ N→∞ N N N ⎭ ⎩ N fy ⎫ ⎧ 1 fx 1 lim ℑ{ N sin c(Nx)sin c(Ny)} = lim ⎨N ⋅ rect( )N ⋅ rect( )⎬ =1 N→∞ N→∞ N N N ⎭ ⎩ N2) =1δ−function Properties 1． 筛选性(定义性质)∞ −∞∫ g ( x)δ ( x − x ) dx = g ( x )0 0δ ( x − x0 ) = 0, x ≠ x02． 尺度缩放性质δ (ax) =3． 偶函数x 1 1 δ ( x), δ (ax − x0 ) = δ ( x − 0 ) a a aδ ( x ) = δ ( − x ) , δ ( − x + x 0 ) = δ ( x − x0 )3． 乘积性质g ( x)δ ( x − x0 ) = g ( x0 )δ ( x − x0 ); xδ ( x − x0 ) = x0δ ( x − x0 )４． 积分性质∞−∞∫ Aδ ( x − x ) dx = A0∞−∞∫ δ ( x − x ) dx = 10５． 卷积性质g ( x) ∗ δ ( x − x0 ) = g ( x − x0 )卷积定义∞f ( x) ∗ h( x) =−∞∫ f (a)h(x − a)da反转,平移,相乘,积分卷积在光学中的应用卷积表示一输出，在光学上就表示成像系统的像分 布 ；对于线性空间不变光学系统，其输出的信息可 表示为输入信息g与系统脉冲响应函数h（系统对点 源的响应）的卷积 的响应x0处点源：I 0 Δξ 对应的像强度分布P( xi − x0 )输出像：I i ( xi ) = I 0 Δξ P ( xi ) + I 0 Δξ P( xi − ξ 1 ) +KΔξ → 0：I i ( xi ) = ∫ I 0 (ξ ) P( xi − ξ )d ξ二维：g(x, y)表示物（输入信息）； h(x,y)表示系统对点源的响应（点扩散函数、脉冲响应函数）输出=g( x, y ) ∗ h(x,y)卷积的性质１． 符合交换律g ( x,y ) ∗ h( x, y ) = h( x, y ) ∗ g ( x,y )２．函数平移不变性f ( x, y ) ∗ h ( x, y ) = g ( x, y ) ↔ f ( x − x0 , y − y0 ) ∗ h( x, y ) = g ( x − x0 , y − y0 )３． 线性运算(af + bh) ∗ g = af ∗ g + bh ∗ g4．δ函数的卷积f ( x, y )* δ ( x, y ) = f ( x, y )δ 函数与任何函数卷积仅重新产生该函数严格再生 5． 光滑作用脉冲响应函数h是 对光学系统性能的 定量评价。
傅里叶变换的性质这里主要介绍二维离散傅里叶变换（DFT ，discrete FT ）中的几个常用性质（可分离线、周期性和共轭对称性、平移性、旋转性质、卷积与相关定理）：可分离性二维离散傅立叶变换DFT 可分离性的基本思想是二维DFT 可分离为两次一维DFT 。
因此可以用通过计算两次一维的FFT 来得到二维快速傅立叶变换FFT 算法 。
根据快速傅里叶变换的计算要求，需要图像的行列数均满足2的n 次，如果不满足，在计算FFT 之前先要对图像补零以满足2的n 次。
一个M 行N 列的二维图像f(x,y)，先按行对列变量y 做一次长度为N 的一维离散傅里叶变换，再将计算结果按列向对变量x 做一次长度为M 傅里叶变换就可以得到该图像的傅里叶变换结果，如下式所示：()()()()∑∑-=-=-⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=10102exp 2exp ,1,M x N y M ux j N vy j y x f MN v u F ππ 将上式分解开来就是如下两部分，首先得到F(x,v)再由F(x,v)得到F(u,v)：∑-=-=-=101...10]/2exp[),(1),(N y N v N vy j y x f N v x F ，，，π∑-=-=-=101,...,1,0,]/2exp[),(1),(N x M v u M ux j v x F M v u F πu=0,1,2,…M-1；v=0,1,2,...N-1计算过程如下图所示：每一行有N 个点，对每一行的一维N 点序列进行离散傅里叶变换得到F(x,u)，再对得到F(x,u)按列向对每一列做M 点的离散傅里叶变换，就可以得到二维图像f(x,y)的离散傅里叶变换F(u,v)同样，做傅里叶逆变换时，先对列向做一维傅里叶逆变换，再对行做一维逆傅里叶变换，如下式所示：()()()()∑∑-=-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=10102exp 2exp ,,M u N v M ux j N vy j v u F y x f ππ x=0,1,2,…M-1；y=0,1,2,...N-1周期性和共轭对称性由傅里叶变换的基本性质可以知道，离散信号的频谱具有周期性。
