圖像中的高頻和低頻分量

形象一點說:亮度或灰度變化激烈的地方對應高頻成分,如邊緣,噪音;變化不大的地方對於低頻成分,如大片色塊區。

畫個直方圖,大塊區域是低頻,小塊或離散的是高頻。

 

把圖像看成二維函數,變化劇烈的地方就對應高頻,反之低頻。
舉個通俗易懂的例子:
一幅圖象,你戴上眼鏡,盯緊了一個地方看到的是高頻分量
摘掉眼鏡,眯起眼睛,模模糊糊看到的就是低頻分量。  

圖像的高低頻是對圖像各個位置之間強度變化的一種度量方法.

低頻分量:主要對整副圖像的強度的綜合度量.

高頻分量:主要是對圖像邊緣和輪廓的度量.

如果一副圖像的各個位置的強度大小相等,則圖像只存在低頻分量,從圖像的頻譜圖上看,只有一個主峯,且位於頻率爲零的位置.

如果一副圖像的各個位置的強度變化劇烈,則圖像不僅存在低頻分量,同時也存在多種高頻分量,從圖像的頻譜上看,不僅有一個主峯,同時也存在多個旁峯.

以上的現象可以通過對傅里葉變換的公式分析得出.

以下所說的積分是對x進行的.

exp(-jwx)的數值變化是均勻的,如果對exp(-jwx)進行積分,則積分值爲零.如果對exp(-jwx)乘以一個加權函數f(x),則在對f(x)exp(-jwx)進行積分,積分值不一定爲零.如果exp(-jwx)的取值爲1時,則對f(x)exp(-jwx)積分,既爲對f(x)積分,此時f(x)exp(-jwx)最大,既頻譜中的主峯.如果f(x) 是常數則, 除w=0處f(x)exp(-jwx)的積分不爲零外,在w不爲零的其它處,f(x)exp(-jwx)的積分都爲零.


歡迎登陸我的個人主頁,hello2019,查看原文:http://richardliu.cn/

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章