二维傅里叶变换（2D-FFT）是将二维信号（如图像）从空间域转换到频率域的数学方法。其基本公式如下：
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F（u，v） = ∫ − ∞ + ∞ ∫ − ∞ + ∞ f（x，y） e − j（2πux + 2πvy） dxdy
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其中：
`f（x，y）` 是原始图像的二维函数，表示图像在空间域中的值。
`F（u，v）` 是 `f（x，y）` 的二维傅里叶变换，表示图像在频率域中的值。
`u` 和 `v` 是频率域的变量，分别对应于图像在水平方向和垂直方向的频率分量。
`j` 是虚数单位，满足 `j^2 = -1`。
`2π` 是角频率，`x` 和 `y` 是空间域的变量，分别对应于图像在水平和垂直方向的坐标。
这个公式表明，二维傅里叶变换实际上是将图像 `f（x，y）` 乘以一个复指数函数 `e − j（2πux + 2πvy）`，然后对整个图像进行积分，从而得到频率域中的函数 `F（u，v）`。
需要注意的是，这个公式是连续傅里叶变换的公式，实际应用中，由于计算机处理的是离散信号，因此需要使用离散傅里叶变换（DFT）及其变种，如快速傅里叶变换（FFT），来高效地计算二维傅里叶变换。