你最好问问你的教授澄清一下。正如您所推理的那样，听起来您被要求将频域中的图像乘以矩形或圆形掩模，以消除掩模外的所有频率。然而，这通常不是您应用滤波器的方式，因为“理想”的频域滤波器掩模具有不令人满意的时域特性（例如，真正理想的矩形滤波器具有无限长的脉冲响应）。

正如您所指出的，具有锥形响应的滤波器（其中巴特沃斯滤波器就是一个例子）更常用。但是，问题规范似乎不包含设计此类过滤器所需的信息，例如过滤器的类型及其顺序。

嗯，你说的是 FFT 滤波，对吧？所以你要转换到频域，乘以一个滤波器，然后逆变换回图像域（“空间域”？）

那么你乘以的过滤器是什么？另一个图像，应保留的频率值为 1，应滤除的频率值为 0，依此类推。

如果您了解频率轴在 2D FFT 实现中是如何映射的，您会发现此滤波器可以绘制为白色正方形或白色圆圈。

频域被组织成频率分布。为了直观理解，您经常看到图像，这些图像具有极坐标和频域显示的幅度/功率谱。还完成了一些象限的移动。

较低的频率位于图像的中间，而较高的频率位于角落。这取决于较低和较高频率的幅度特性。

低通滤波器 (LPF) 的截止值本身描述了您允许通过滤波器的低频量。其余的被切断。

频率滤波器的尖锐截止（如在 ILPF（见1）或 IHPF 中）会导致您的信号在空间/时间域中出现振铃，这不是很好并且会产生伪影。

因此，您将频率滤波器淡化到边缘，以最大程度地减少空间域中的伪影生成。Butterworth 和 Gauss 滤波器正在使用这些技术（参见图2和图3）。Gauss 和 Butterworth的描述了褪色因子，或者通常说褪色到黑/白的速度有多快。$D_0$

您可以将您的滤镜蒙版设计为圆形或类似矩形（框）。低通滤波器掩码的图像应该让您更好地理解我上面发布的内容。它也适用于矩形。

高通滤波器 (HPF) 是反相的。