这些策略的核心目标都是在异质数据环境下，实现更公平、更高效的模型聚合。理论研究表明，通过合理的算法设计，即使在高度异质的数据环境下，联邦学习依然可以保证收敛，但其收敛速度通常会慢于独立同分布的理想情况。随着物联网和边缘计算的飞速发展，联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，能够在不共享本地原始数据的前提下，协同多个客户端共同训练模型，有效解决了数据孤岛和用户隐私保护问题。然而，现实世界中的数据往

20世纪60年代，随着航天技术的发展，美国国家航空航天局（NASA）为了增强从月球和深空传回的照片，投入了大量资源进行数字图像处理技术的研究。随后的几十年，随着个人计算机的普及和算力的指数级增长，图像处理从昂贵的科研专用工具，逐渐走进了寻常百姓家。通过设计滤波器来抑制或增强特定频率的分量，可以实现比空间域更灵活的处理效果，例如，低通滤波可以平滑图像，高通滤波可以锐化图像。正是这种双重属性，使得图像