数字图像中的高频和低频
数字图像中的高频和低频
简单地说，图像信号中的高频分量，指的就是图像信号强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是我们常说的边缘（轮廓）；图像信号中的低频分量，指的就是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方，也就是大片色块，变化不那么明显的地方。
人眼对图像中的高频信号更为敏感。举个例子，在一张白纸上有一行字，那么我们肯定直接聚焦在文字上，而不会太在意白纸本身，这里文字就是高频信号，而白纸就是低频信号。
图像信号的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法。
低频分量主要对整副图像的强度的综合度量。
高频分量主要是对图像边缘和轮廓的度量。如果一副图像的各个位置的强度大小相等，则图像只存在低频分量，从图像的频谱图上看，只有一个主峰，且位于频率为零的位置。如果一副图像的各个位置的强度变化剧烈，则图像不仅存在低频分量，同时也存在多种高频分量，从图像的频谱上看，不仅有一个主峰，同时也存在多个旁峰。（高低是相对的）
什么是低频？
低频就是颜色缓慢变化，也就是灰度缓慢地变化，就代表着那是连续渐变的一块区域，这部分就是低频。对于一副图像来说，除去高频就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。
什么是高频？
反之，高频即频率变化快的区域。就是相邻区域之间灰度相差很大，这就是变化快。
图像中，一个影像与背景的边缘部分，通常会有明显的差别，也就是说变化在边缘处，灰度变化很快，也即是变化频率高的部位。因此，图像边缘的灰度值变化快，就对应着频率高，即高频显示图像边缘。图像的细节处也就是属于灰度值急剧变化的区域，正是因为灰度值的急剧变化，才会出现细节。（灰度，我觉得可以理解为亮度，luminance）
噪声（即噪点）也是这样，在一个像素所在的位置，之所以是噪点，是因为它与正常的点颜色不一样了，也就是说该像素点灰度值明显不一样，当然也就是灰度有快速地变化了，所以是高频部分，因此有噪声在高频这一说。
转载自链接: https://www.pynote.net/archives/3181.
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