Image processing 为什么边缘是图像的高频分量？

维基百科上的频率描述如下：

频率是每单位时间内重复事件发生的次数

现在，当谈论图像时，我想我们谈论的是空间频率，所以它应该是每单位空间的频率。但是请注意关键词重复事件

所以在我的理解中，频率是重复的事物的属性。但是图像中的边缘不会重复（或者我猜你可以说它们重复，只是很少，所以我们可以认为其他重复在图像之外）。那为什么我们说边缘是高频的呢

我在某个地方读到，边缘是图像中强度变化很快的区域，这就是为什么它的频率很高。 我的理解是： 高频率意味着快速变化。不是等价关系，而是蕴涵。我不认为快速变化总是意味着高频率，因为快速变化可能不会定期重复

我的思维中的错误在哪里？为什么边缘是图像的高频分量

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我最近遇到的另一件事是瞬时频率的概念。是图像的高瞬时频率的边缘区域吗？

它们表示傅里叶变换意义上的高频。急剧变化（不连续）会在频谱的高频中产生显著的成分

与傅里叶级数相反，傅里叶变换处理非周期信号。这是一个非常广泛的主题，在信号处理理论中具有根本的重要性

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直观地说，你需要高频率来实现固定振幅的大斜率。

它们意味着傅里叶变换意义上的高频率。急剧变化（不连续）会在频谱的高频中产生显著的成分

与傅里叶级数相反，傅里叶变换处理非周期信号。这是一个非常广泛的主题，在信号处理理论中具有根本的重要性

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直观地说，你需要高频率来实现固定振幅的大斜率。

也许换个角度来看会有所帮助。。。不均匀照明图像中的背景在图像的大面积上缓慢变化，称为低频分量。可以通过从原始图像中减去一个低通（通过滤波器的低频）滤波图像来去除它。所以，也许你可以同意，当你去除低频时，剩下的一定是中高频，这些是边缘。因此，边缘是图像在短距离内快速变化的地方。边缘是阶跃函数。阶跃函数是无限多个正弦波的和。使用频率分解，您需要考虑如何缩放、移动和添加正弦波以形成图像。也许换个角度看会有帮助。。。不均匀照明图像中的背景在图像的大面积上缓慢变化，称为低频分量。可以通过从原始图像中减去一个低通（通过滤波器的低频）滤波图像来去除它。所以，也许你可以同意，当你去除低频时，剩下的一定是中高频，这些是边缘。因此，边缘是图像在短距离内快速变化的地方。边缘是阶跃函数。阶跃函数是无限多个正弦波的和。使用频率分解，您需要考虑如何缩放、移动和添加正弦波以形成图像。