频率域复原（image restoration in frequency domain），工学-测绘学-遥感-遥感图像处理-遥感图像复原，在图像恢复过程中，通过利用傅里叶变换将图像转化到频率域，借助某种方法寻找一个滤波器传递函数在频率域实施图像滤波，然后再经过傅里叶逆变换求得复原图像的技术。由于空间域上的卷积等同于频域上的乘积，利用傅里叶变换，可以将图像的退化降质过程在频率域下描述为：式中、和为退化图像、真实图像和加性噪声对应的傅里叶变换。在噪声为0的情况下，从上式中可以发现：ifft表示傅里叶逆变换。在不考虑噪声的情况下（），只要能令退化图像通过一个传递函数为的滤波器就可以复原图像，这种方法称为逆滤波。由于在某频率可能为零，即使，也会在值很小的频率区域放大噪声，所以利用上述逆滤波方法复原图像没有实用价值。但是，在加入一些先验或后验的正则化限制以后，上式就会变得有意义，比如要求复原图像与真实图像的均方误差最小和要求复原图像尽可能光滑的约束最小二乘滤波。20世纪40年代，维纳奠定了关于最佳滤波器研究的基础。