数字图像处理中：什么是空间分量，什么是频率分量 空间分量指原始图像中二维空间的灰度值，频率分量指的是经变换后，频域中频率的幅度。
在数字图像处理中，空间域也可以通过傅里叶变换转到频率域。对于这一点不太理解，频域不是和时域是一对吗 时域描述信号随时间变化 频域描述信号随频率变化 是从不同角度研究信号
关于空间域到频率域的转换 频率 指的是空域中像素值 变化 的快慢的程度.举个简单的例子，假定我们只考虑RGB中的R，我们的图像是一维的，共有2^n个像素，这样，低频就对应着这2^n个像素，编号从0到2^n-1，的R颜色值变化的比较慢，即把R作为像素位置的函数画图，图像的波动比较小.高频就对应着这2^n个像素，编号从0到2^n-1，的R颜色值变化的比较快，即把R作为像素位置的函数画图，图像的波动比较大.低频的极端例子就是所有像素从0到2^n-1，的颜色值都是一个数，比如R=128全程.这样图像就是一条直线，没有一点波动，频率为0.高频的极端例子就是所有像素从0到2^n-1，每相邻两点的颜色值都不相同，比如R=0对于所有的奇数像素，而.R=255对于所有的偶数像素，这样周期就是2个像素，频率为2^(n-1).注意频率只和变化的次数有关，而不是幅度，如果R=1对于所有的偶数像素，频率仍为2^(n-1).所以，频率 衡量的是变化的“快慢”程度.这个“快慢”可以是相对于时间，或相对于空间，取决于问题所定义的度量空间.
遥感数字图像处理中均值滤波、中值滤波、空间域滤波、频率域滤波之间关系？？？
在数字图像处理中，空域处理和变换域处理有何区别 图像的变换很多，如傅里叶变换，余弦变换，小波变换，曲波变换等等。图像在不同的变换域中通常有不同的表现形式，根据不同的应用人们选择不同的变换。之所以要对图像作变换，是因为与空域相比，在变换域中更方便处理某些问题。如图像经小波变换之后，通常除少数系数外，大部分系数为零或接近于零，这就非常适合对图像做压缩编码，而在空域中就很难做到了。
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数字图像处理 空间域低通滤波原理 在数字图像中，高频信号是指图像变化剧烈的部分，例如边缘、噪声等；低频信号是指图像中像素值变化平缓的部分。所谓低通就是留下低频信号，滤掉高频信号。在空间域，低通滤波主要是指平滑滤波，是用周围像素的值求平均或加权平均，得到一个值，赋给当前位置。实现上来讲，就是取一个像素点，用一个3*3或更大的矩阵依次与这一像素点周围的邻域对应相乘，乘完的结果加起来，将这个结果赋给这个像素点，然后再对下一个像素点进行这样的计算，直到整幅图像算完。其结果就是图像变模糊了，边缘变得不清楚。
