Ein 2-dimensionales digitales Bild kann man in m Grauwertzeilen oder n Grauwertspalten zerlegen und für jede dieser Zeilen bzw. Spalten eine eindimensionale Fourieranalyse durchführen. Eleganter ist die Betrachtung als 2-dimensionale Grauwertverteilung und damit
2-dimensionale Fourier-Transformation. Der Unterschied ist, dass die Sinus- und Cosinus-Wellen 2-dimensionale Wellenformen sind und jede dieser Wellen nicht nur eine Amplitude sondern auch eine Richtung (=Phase) hat.

Nachdem ein Bild in seine Ortsfrequenzen umgewandelt wurde, ist es möglich, diese Werte in einem 2-dimensionalen Plot darzustellen, genannt Fourier-Spektrum oder Amplituden-Spektrum (siehe Abbildung rechts). Die niedrigen Frequenzen (=große Wellenlängen) sind im Zentrum dargestellt und hell wiedergegeben. Im Allgemeinen überwiegen sie bei einem Bild. Die höheren Frequenzen sind außen dargestellt. Der Ursprung ist in der Mitte des Plots.

Features, die horizontal im Originalbild laufen resultieren in vertikalen Komponenten im Fourier-Spektrum; Features die vertikal angeordnet sind im Original-Bild resultieren in horizontalen Komponenten. Die horizontalen und vertikalen Bildränder führen zum "Balkenkreuz" (vgl. Abb. unten).

Fourier-Spektrum
(Amplituden-Spektrum)

Exkurs "Fourier-Transformation"

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