您的矩阵如下所示： 其中是的图像矩阵。所以是图像的第一列（我使用 matlab/octave 表示法）。您说您不想重塑每一列，并且您已经尝试过 kronecker 产品等，但我实际上认为重塑是解决您的问题的最简单方法。看代码：

$$\begin{array}{ccc}X_1(:,1) & \ldots & X_N(:,1)\\\vdots & \ddots & \vdots\\X_1(:,8) & \ldots & X_N(:,8)\end{array}$$ $X_i,\; i=1,\ldots 64,$$8\times 8$$X_i(:,1)$$i^{th}$

$\tt Z=[];\\for\; i=1:N, Y=reshape(X(:,i),8,8); Z=[Z,fft2(Y)]; end$

$\tt N$中的图像总数。是一个矩阵，包含所有个图像的 DFT。我认为它不会比这更简单。如果是这样，请告诉我。$\tt X$$\tt Z$$8\times 8N$$N$

您可以创建一个包含傅立叶基组的矩阵，其格式符合图像的矢量化版本，并使用该矩阵计算 fft2。

因此，您可以通过简单的矩阵乘法得到您想要的。