频域简介

我们处理过许多领域的图像。现在我们正在频域中处理信号（图像）。由于这个傅立叶级数和频域是纯粹的数学，所以我们将尝试最小化数学部分并更多地关注它在 DIP 中的使用。

频域分析

到目前为止，我们分析信号的所有领域都是根据时间来分析的。但在频域中，我们不是根据时间来分析信号，而是根据频率来分析信号。

在空间域中，我们按原样处理图像。图像的像素值随场景而变化。而在频域中，我们处理像素值在空间域中变化的速率。

为了简单起见，我们这样说吧。

在简单空间域中，我们直接处理图像矩阵。而在频域中，我们处理这样的图像。

我们首先将图像转换为其频率分布。然后我们的黑匣子系统执行它必须执行的任何处理，并且在这种情况下黑匣子的输出不是图像，而是变换。执行逆变换后，将其转换为图像，然后在空间域中查看。

可以形象地看成

这里我们使用了变换这个词。它到底意味着什么？

可以使用称为变换的数学运算符将信号从时域转换为频域。有很多种转换可以做到这一点。下面给出了其中一些。

其中，我们将在下一个教程中深入讨论傅里叶级数和傅里叶变换。

空间域中的任何图像都可以在频域中表示。但这个频率实际上意味着什么。

我们将频率分量分为两个主要分量。

高频分量对应于图像中的边缘。

图像中的低频分量对应于平滑区域。