问题有点广泛。
这是我所做的:
我有一种应用fft的方法。我不打算发布它，因为无论它是正确还是不正确都不是这里的重点。
我通过该方法运行一幅图像，然后尝试显示出来的结果是两张相同大小的图像，一幅为实部，一幅为虚部。
除了从我的方法中得出的灰度值通常比255大得多之外，这似乎还行得通，因此我不确定所看到的是什么。
然后，我获取原始结果(无论我显示的像素值是多少，因为我假设它们已经过某种修改以适合0到255之间的值)，并通过与以前相同的方法运行它，但更改了符号以实现ifft。
然后，我也尝试显示此内容。同样，大多数情况下，原始值远大于255。
我的问题归结为:
a。)我必须对fft进行一些缩放以使其适合0到255之间吗？
b。)进行ifft时是否必须逆转此缩放比例？
c。)在应用ifft之前，我必须在fft上做任何翻译吗？
c部分来自以下事实:我已经阅读了一些有关将fft的角定为中心的内容，但我不确定这是什么意思。
较小的问题(第d部分)是，如果我先将1d fft应用于所有行，然后再次应用于所有列，则将2d fft应用于原始图像，我是否需要以相同顺序应用ifft或我需要撤销订单吗？
我认为目前仅此而已。我一直在寻找答案，但似乎找不到很多，因此对您的帮助表示赞赏。
编辑:我添加了一些图像，也许它们会有所帮助。第一个是原始图像，第二个是我的fft方法(幅度和虚部)的结果，第三个是中间图像上的ifft的结果。
EDIT2:将图像更新为较新的图像。
最佳答案
人们通常觉得分开查看实部和虚部并不是很有用，而是查看幅度，甚至可能是相位，但通常只是幅度。
a)通常，是的，无论您要查看哪个组件，都需要应用缩放比例。图像的总功率与其FFT之间存在比例关系，但各个分量之间没有比例关系。另外，您经常会想做一些事情，例如获取数据日志或忽略零分量等，因此最好是自己进行缩放。
b)在a部分中，您应该进行缩放以实现可视化，并且不要缩放实际的FFT。您应该采用原始FFT的IFFT。
c)根据您的FFT例程，可能需要除以2pi或样本中点的数量，但这取决于FFT例程的工作方式。该文档应该澄清这一点。首先，请看一下开始与结束之间是否存在2pi的因数。