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在本节中，我们将实现简化版 JPEG 压缩，以确保仅需少数 DCT 系数可以表示图像，而不会导致图像质量有过多的视觉失真。

DCT 算法用途广泛，通常用于实现图像 JPEG 压缩，在本节中，我们将学习如何使用 Python 执行图像重建操作。

相位相关是一种可用于估计两个相似图像之间的相对平移偏移的方法。它通常用于图像配准，并依赖于图像的频域表示，通常通过快速傅里叶变换计算。

同态滤波是一种去除图像中乘性噪声的技术，常用于校正图像中的不均匀照明。傅立叶方法仅在将噪声作为原始图像的附加项建模时，才适合从图像中去除噪声。

高通滤波器 (High Pass Filters, HPF) 是一系列滤波器，这些滤波器仅允许来自图像频率响应(使用 DFT 获取)的高频部分通过，并过滤所有小于截止值的低频部分。

在本节中，我们将学习使用 scipy.signal 模块的 fftconvolve（）函数，用于与RGB彩色输入图像进行频域卷积，从而生成 RGB 彩色模糊输出图像。

我们已经学习了如何在实际应用中使用 numpy.fft 模块的 2D-FFT。在本节中，我们将介绍 scipy.fftpack 模块的 fft2() 函数用于实现高斯模糊 LPF。

scipy.ndimage 模块提供了一系列可以在频域中对图像应用低通滤波器的函数。本节中，我们通过几个示例学习其中一些滤波器的用法。

低通滤波器过滤了图像中的高频部分，并仅允许低频部分通过。因此，在图像上应用 LPF 会删除图像中的细节/边缘和噪声/离群值，此过程也称为图像模糊(或平滑)。