频率域滤波(即波数)为图像像元的灰度值随着位置变化的空间频率，以频谱表示信息分布特征，可以将一幅图像像元值在空间

图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。

取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂考察正弦函数sin2ππax，它的微分为2ππacos2ππax，微分后频率不变，幅度上升2ππa倍．空间频率越高，幅值增加就越大．这表明微分可以通过加强高频成分，使图像轮廓变清晰

author:Aaron"""importcv2importos.path#importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdsf=[]#空间频率

在时间上，采样率fs(或者采样周期Ts)应满足：在空间上，我们有一个类似的结果：上式中，fxa是空间频率，fxmax是信号在空间中的最高频率。

MAX：图像颜色的最大数值，8bit为255；MSE(均方差)：PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高

一、基础知识点1、像素：每个采样点得到的数据2、分辨率：一幅图像采样的行数和列数3、数字视频中冗余的根本原因——过采样（空间、时间）空间过采样：图像中一些空间频率不高的区域使用较高采样率时间过采样：没有变化的空间区域

[这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160526100347721)照明反射模型其中,入射光强取决于光源,由于入射光光强分布函数i(x,y)随空间变化较小,在空间频率域

10大最佳古怪网站【网站名称】：眼睛的幻觉【网站链接】：http://www.michaelbach.de/ot/index.html【网站简介】：在这里你可以体验各种“空间频率扭曲”，实际上那只是“你的眼睛背叛了你的心

现有的隐写术方法主要有利用高空间频率的图像数据隐藏信息、采用最低有效位方法将信息隐藏到宿主信号中、使用信号的色度隐藏信息的方法、在数字图像的像素亮度的统计模型上隐藏信息的方法、Patchwork方法等等

1）空间频率指的是图像中灰度值相对它的邻居点变化方式。如果一副图像中灰度从一边到另一边变化很小，那就说这副图像是低频信号。

（2）路面不平度功率谱密度：路面不平度的平均值的空间频率分布其中，n：空间频率，；：标准空间频率，=0.1()，即=10m如下表1为道路分级：（3）路面模型构建将空间频率下的功率谱密度转化为时间频率下

翻看了一篇知网的paper，基于保真度（VIF）的增强图像质量评价，文章中指出无参考质量评价，可以从三个方面考虑：平均梯度（AG）、信息熵(IE)、空间频率(SF)。

空间频率-正文编辑本段回目录指每度视角内图象或刺激图形的亮暗作正弦调制的栅条周数,单位是周／度。它是根据19世纪数学家J.-B.-J.傅里叶提出的分析振动波形的理论而出现的描述视觉系统工作特性的概念。

在图像处理应用中：空间频率通常以每毫米的周期单位或每毫米的等值线对数表示。例如说每毫米2个正弦波，空间频率就为2。角波数是指每毫米变化的角度，每毫米2个正弦波就是角波数就是4π\piπ。

同样，差拍原理也适用于空间频率。空间频率

(a)自然图像可以分解为低空间频率和高空间频率两部分。(b)卷积层的输出图也可以根据其空间频率分解和分组。因此文章使用一个系数α将特征图显示因式分解为和，他

人眼观察图像时可以用以下几个方面的反应及特性：(1)从空间频率域来看，人眼是一个低通型线性系统，分辨景物的能力是有限的。

空间频率特征：空间频率是指视像空间变化的快慢。清晰

相机的MTF、Resolution、Contrast指标解读MTF空间频率：指单位空间内（本文指二维平面），线对数。MTF（ModuleTransferFunction）：是指成像系统的调制传递函数。

图像融合评价指标文章目录图像融合评价指标1.人类视觉系统（HVS）2.分类一般方法1.信息熵（IE）2.标准差（STD）3.对比度（CON）4.空间频率（SF）5.平均梯度（AG）6.交叉熵（crossentropy

MTF是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数。最开始是为了说明镜头的能力。在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线，表明光学镜头的能力。MTF是描述不同空间频率下的调制函数。

空间域与频率域为我们提供了不同的视角。在空间域中，函数自变量（x,y）被视为二维空间中的一个点，数字图像f(x,y)即为一个定义在二维空间中的矩形区域上的离散函数；换一个角度，如果将f(x,y)视为幅值变化的二维信号，则可以通过某些变换手段（如傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换和小波变换等）在频域下对图像进行处理了因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如

频率域采样有很多应用场合，因为现实中有很多仪器是在频率域进行测量的，比如射电望远镜就是测量视场内空间频率的仪器，测量的结果进行反向傅立叶变换而得到空间域的信息。

所以图像的频率又称为空间频率，它反映了图像的像素灰度在空间中变化的情况。例

这是因为人眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的，其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化（例如：人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响

目录序言：对图像而言，空间频率是指单位长度内亮度作为周期性变化的次数！

图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。

本篇博客在对目前已有的部分评估指标进行了整理及汇总，虽然是用于评估红外和可见光图像融合算法的性能，但部分评估指标对于其他诸如多曝光、多聚焦、医学图像融合也适用，共整理了17种评估方法的代码，分别是：评估指标缩写信息熵EN空间频率

图像频率的概念图像的频率指的是空间频率，它和我们认知的物理频率是不同的，因此，要理解图像频率，就要将两者的定义脱离开。

答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上

当条带变得密集（增加空间频率，如条纹B），以同样的镜头（滤波器）成像（滤波）得到更加失真的图像B。若使用更高NA的镜头（更高带宽？）其信号的高频部分会被更好的保留，表

人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响。优点：算法简单，能够简单判断图形的质量

空间频率特征：空间频率是指视像空间变化的快慢。清晰

莫尔条纹（MoireFringes），指的是栅栏状条纹重叠下所产生的干涉影像，由两个空间频率相近的周期性光栅纹样重叠后，产生的有别于原图形的

其中主要包括了位图和矢量图的采集，图像空间频率，二维离散余弦变换，颜色学基础，贝塞尔曲线和算法艺术的相关介绍。数字图像的类型可以划分为位图、矢量图，以及算法和程序后建模三类图像。

以下将讨论图像噪声如何根据颜色（“色度”）/亮度/光照度和大小或空间频率而变化。另外，针对三台不同的数码相机展示了基于ISO和颜色通道的噪声变化情况。

图像的频率域是图像像元的灰度值随位置变化的空间频率，以频谱表示信息分布特征二者转换：二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。

转载自：https://blog.csdn.net/mvtechnology/article/details/45041771图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差

在成像光学系统中运用傅立叶理论的目的就是让MTF能描述图像中所要观察的空间频率场的对比度。位图分析窗口显示了三个孩子的图像的部分，展示了“好的”图像质量：但是好到底是怎样的好法？

这些方法通常涉及通道分解过程，将图像信号转换成不同的空间频率和方向选择性的子一个错误的归一化处理，重量在每个子带的误差信号，通过将不同子带的视觉敏感性的变化（对对比敏感度函数经常相关的变化），视觉误差引起的信道间内或邻近的变换系

翻译Rene很快发现她的手机里的图像都有了奇异的振动和扭曲(空间频率改变?)

图像的频率指的是空间频率，它和我们认知的物理频率是不同的，因此，要理解图像频率，就要将两者的定义脱离开。

图像增强的方法主要取决于图像希望达到的特定效果,一般来说,图像增强的方法分为两大类:基于图像灰度值统计的方法和基于图像空间频率的方法[1]。

2、空间频率的概念？P15空间频

由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率

横坐标：Spatialfrequency空间频率；纵坐标：MTF值)这颗摄像头的COMS传感器信息：resolution:4160*3120chipsize:6.1(H)mm*4.524(V)mmunitcellsize

横坐标：Spatial frequency空间频率；纵坐标：MTF值)这颗摄像头的COMS传感器信息：resolution:4160*3120chipsize:6.1(H)mm*4.524(V)mmunitcellsize

释文：以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化

它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的