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读了很多的论文后,才感知到论文中常说的什么空间域怎么怎么样,时域怎么怎么样,频域怎么怎么样。
本文其实主要写的是频域。
定义:空间域处理是直接在图像或视频帧的像素值上进行操作。处理方法基于图像的二维空间坐标系,即像素的位置。
常见操作:
例子:
定义:时域处理主要针对视频数据,涉及到随时间变化的图像序列的分析和处理。这里的时域指的是时间维度。
常见操作:
例子:
定义:频域处理是基于图像或视频的频谱表示进行操作。通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,频域中的每个点表示图像在不同频率上的成分
。
常见操作:
例子:
低通滤波器:允许低频成分通过,阻止高频成分。用于图像平滑和降噪。
高通滤波器:允许高频成分通过,阻止低频成分。用于边缘检测和增强细节。
通过低通滤波器和高通滤波器,可以分别提取低频和高频成分。
低级信息(Low-level Information):指图像的基本特征和像素级别的信息,包括颜色、亮度、纹理、边缘等。低级信息主要反映在图像的高频成分中。
高级信息(High-level Information):指图像中包含的语义信息和结构信息,如对象的形状、位置、关系等。
低频成分(low-frequency component):低频成分代表图像中变化缓慢的部分,通常是图像的整体轮廓和大面积的平滑区域。低频信息包含了图像的基本结构和主要内容。
高频成分(high-frequency component):高频成分代表图像中变化迅速的部分,通常是图像的细节、边缘和纹理。高频信息包含了图像的细节和边缘特征。
要明白低级信息和低频成分不是一个意思。事实上低级信息与高频成分是保持一致的。高级信息主要反映在图像的低频成分中。图像的大部分有效信息集中在低频部分。低频信息的变化对图像造成的影响会很明显。
在傅里叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点,实际上是图像与其邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即是该点频率的大小,可以理解成低频成分指梯度小的点,高频成分指梯度大的点。【4】
图像经过傅里叶变换以后,得到的频谱图是对称的 【2】。
未频谱居中时,中间是高频,四周是低频;经过频域中心化后,中间是低频,四周是高频特征,即低频成分集中在频谱的中心位置,而高频成分则分布在频谱的边缘。
根据【4】:图像中的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。对图像而言,图像的边缘部分是突出部分,变化较快,因此可以反应在频域上是高频分量;图像中的噪声在大部分情况下是高频部分,图像平缓变化部分则为低频分量。频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应关系,即使在不移频的情况下也是没有的。
如何理解频谱图:在经过频谱居中后的频谱图中,中间最亮的点是最低的频率,属于直流分量(DC分量),越往外面走,频率越高。所以频谱居中后的频谱图中,四个角和x、y轴的尽头都是高频成分。
问题Q:傅里叶变换的流程包括 先是FFT, 然后fftshift变换,所以我的疑问是:经过fftshift变换(也就是频域中心化)后的可视化的效果展示一般是 : 中间最亮, 那中间代表的是低频还是高频?以及亮度是否反应高低频成分呢?
答A:频域变化后,中心是低频,四周是高频。探究傅里叶变换的时候,不必关心亮度和高低频成分之间的对应,只需关心频域中心化后高低频成分的分布就行。
References:
【1】一文读懂傅里叶变换的原理
【2】图像经过傅里叶变换以后,得到的频谱图为啥是对称的?又为啥在未频谱居中时,四周代表是低频,中间是高频?
【4】如何理解傅里叶变换?
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