TRANSFORMASI FOURIER
Transformasi Fourier merupakan salah satu dasar penting dalam pengolahan citra, dapat memproses dengan efisien dan lebih cepat. Dibandingkan dengan linear spatial filtering, maka transformasi Fourier lebih cepat (terutama jika ukuran filternya besar). Transformasi Fourier memungkinkan pengolahan dengan cara mengisolasi satu �frekuensi� tertentu pada citra, sehingga dapat digunakan untuk menerapkan LPF dan HPF dengan ketelitian yang cukup tinggi.
Suatu fungsi periodik dapat dinyatakan sebagai jumlahan fungsi sinus dan cosinus yang bervariasi amplitude dan frekuensinya. Gambar berikut merupakan contoh suatu fungsi dan dekomposisinya menjadi fungsi-fungsi sinus.
Beberapa fungsi mungkin hanya terdekomposisi menjadi sejumlah terhingga fungsi sinus dan cosinus, tetapi juga terdapat fungsi yang mempunyai tak terhingga fungsi dekomosisi, misalnya fungsi gelombang kotak (square wave) berikut.
Pada gambar berikut, diambil empat fungsi dekomposisi yang pertama dan kemudian dijumlahkan. Semakin banyak fungsi dekomposisi yang dijumlahkan, maka hasilnya akan semakin mirip dengan fungsi aslinya (fungsi kotak).
