opencv 学习: QA_02 什么是图像中的高频成分和低频成分

在数字图像处理中，高频成分和低频成分是根据图像中像素值变化的快慢来区分的。

比如简单想象一个灰度图，取图片中某一行做个抽样切片，得到一个一维数组。
然后，画个折线图，x轴是图像位置，y轴为每个像素值。将统计图中，像素值有明显变化的部分，称为高频部分，将各个像素值变化不明显的部分，称为低频部分。

图像中的频率成分

低频成分 (Low Frequency Components)

低频成分指的是图像中像素值变化缓慢的部分，也就是颜色或亮度变化平缓的区域。这些区域通常对应于：

• 图像中的平滑区域
• 背景部分
• 颜色或亮度均匀的区域
• 大面积的色块

在频域图像中，低频成分通常集中在频谱图的中心区域。这也是为什么在傅里叶变换的结果中，中心区域通常是较亮的，因为它包含了图像的大部分能量。

低频成分中，有一部分变化的恒定区域（又叫 直流分量），知道即可，见到了明白是什么意思。

高频成分 (High Frequency Components)

高频成分指的是图像中像素值变化剧烈的部分，也就是颜色或亮度发生急剧变化的区域。这些区域通常对应于：

• 图像的边缘
• 噪声
• 纹理细节
• 小物体或精细结构

在频域图像中，高频成分分布在频谱图的外围区域。

高频成分的特征

1. 边缘信息：高频成分主要包含图像的边缘信息，因为边缘是像素值发生急剧变化的地方。
2. 细节信息：图像中的细节，如纹理、小物体等，都属于高频成分。
3. 噪声：噪声通常也表现为高频成分，因为它是像素值的随机变化。
4. 锐度：图像的锐度与高频成分密切相关，高频成分越丰富，图像看起来越清晰锐利。

实际应用示例

从搜索结果中可以看到一些实际应用的例子：

傅里叶变换示例

在傅里叶变换中，图像从空间域转换到频率域，可以清楚地看到低频成分集中在中心，而高频成分分布在四周。

锐化处理

// 通过减去低频成分来锐化图像
GaussianBlur(quad_im, quad_im, Size(ksz, ksz), sigma, sigma, BORDER_REPLICATE);
// SHARPEN the image by subtracting the low frequency components.

边缘检测

高通滤波器（HPF）可以用来检测图像边缘，因为它保留了高频成分而去除低频成分。

高通滤波器：

• 通过图像中的 高频率成分 （边缘、细节、纹理等）
• 滤除图像中的 低频率成分 （平滑区域、背景等）

总结

图像中的高频成分代表了图像的细节、边缘和纹理信息，是图像清晰度和特征的重要组成部分。理解图像的频率成分有助于我们更好地进行图像处理操作，如锐化、去噪、边缘检测等。在实际应用中，我们可以利用这些频率特性来增强图像的特定特征或去除不需要的成分。