傅里叶变换重建（Fourier Transform Reconstruction）是一种基于傅里叶变换的图像重建方法，它通过将图像从空间域转换到频率域来进行处理。
具体来说，傅里叶变换重建的步骤如下：
- 对待重建的图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域。这可以通过应用二维离散傅里叶变换（DFT）来实现。
- 在频率域中对变换后的图像进行处理。常见的处理方式包括滤波、降采样等。滤波操作可以通过在频率域中去除不需要的频率分量来实现，达到去噪、增强边缘等效果。
- 对处理后的频域图像进行逆傅里叶变换，将图像从频率域转换回空间域。这可以通过应用二维离散逆傅里叶变换（IDFT）来实现。
- 对逆傅里叶变换得到的图像进行调整和修正，如截取合适的尺寸、调整对比度等。
傅里叶变换重建方法的优点是能够捕捉图像中的频域信息，并基于此进行处理，可以在一定程度上实现去噪、增强和图像恢复的效果。同时，由于傅里叶变换具有良好的数学性质，其在图像处理领域被广泛应用。
然而，傅里叶变换重建也存在一些限制。首先，该方法假设图像是平稳的，即在整个图像范围内的纹理和频率分布是恒定的，这对于一些非平稳的图像可能不适用。其次，在频域中进行滤波操作有时可能会引入额外的伪像或振铃效应，需要谨慎处理。
总体而言，傅里叶变换重建是一种常用的图像重建方法，特别适用于频率域相关问题和对频率信息敏感的图像处理任务。
