对图像高频信号和低频信号的理解
今天开始讲图像了,讲了很多在频域处理的方法,回来复习一下图像的频域。
一 、关于图像高频和低频
1.1 对图像高频信号和低频信号的理解
图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。
简单一点说,图像中的高频分量,指的是图像强度(亮度/灰度)变化剧烈的地方,也就是
我们常说的边缘(轮廓);图像中的低频分量,指的是图像强度(亮度/灰度)变换平缓的地方,也就是大片色块的地方。 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.
1.2直观认识
在图1中,正弦波的变化非常的缓慢,频率较低,在正弦波上有一个毛刺,这个毛刺在短时间内就完成了一个变化周期,频率较高。所以我们就把这里的正弦波称为低频信号,而毛刺就称为高频信号。 如果要对这个曲线平滑滤波的话,效果就是把毛刺滤掉,也就是说,平滑滤波的操作会将高频信号去除而低频信号保留,也就是我们常说的低通滤波器了。
最简单的低通滤波器的实现就是中值或者均值滤波器。
由以上的认识推广到二维图像上,也就不难知道为什么会将图像上变化剧烈的地方叫做高频信号,而变化平缓的地方叫做低频信号了。
其实这个最根本的识别方式还是对图像做傅里叶变换,在频域上分析,就能更深入的理解什么是高频什么是低频了。
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