本文探讨了正弦信号的频率特性，将其应用于图像处理中，解释了图像边界点和噪声为何被视为高频分量。通过实例说明，帮助理解频率概念在不同领域的通用性和重要性。
对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，就可以说他是高频信号，如果变化非常慢，则称为低频信号。我们可以将这部分想法应用到图像处理中。图像中边界点或者噪声的幅度变化非常大，多以我们说边界和噪声是图像中的高频分量（这里的高频是指变化非常快，而不是出现次数特别多）
参考文献：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_41905045/article/details/81586575
https://docs.opencv.org/3.4.3/de/dbc/tutorial_py_fourier_transform.html
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