对于一张图像，我们可以通过傅里叶变换的原理将其分解为无数个频率的图像。这些图像相互叠加便形成了我们所看到的图像。
那么根据傅里叶变换的原理，我们提出了两种滤波器，高通滤波器以及低通滤波器。
在图像处理中，我们可以将一幅图像看作是一个二维函数，即 f(x,y)，其中 x 和 y 是图像中每个像素的水平和垂直位置（可以理解为之前我们说的时域中的x轴，此时的x轴不是时间而是空间坐标），而f(x,y) 表示该位置的亮度值。
而在频域上，我们可以将这个二维函数进行傅里叶变换，得到其频谱 F(u,v)。在频谱中，低频表示的是图像中亮度变化比较缓慢的部分，高频表示的是图像中亮度变化比较剧烈的部分。因此，图像中的低频部分通常包含了图像的整体结构和纹理信息，而高频部分则包含了图像的细节信息和边缘信息。
测试图像
highpass为高通滤波器代码复现 lowpass为低通滤波器代码复现