1.空間域與頻域
空間域：對像素的灰度處理
頻域：傅里葉變換和小波變換
頻域檢測缺陷的思路是先從空間域到頻域，在頻域中進行適當濾波，選擇自己想要的頻段，然后再返回到空間域中去
2.頻譜（頻率譜）：頻率密度的分布
縱坐標表示幅度值
橫坐標表示頻率
在頻譜中用亮暗來表示
3.頻率高低
灰度變化大的地方：高頻，一般是邊緣小細節
灰度變化小的地方：低頻，一般是背景
4.頻域與傅里葉變換
4.1傅里葉變換是有對稱性的，頻譜圖像一般以圖像中心為原點，左上與右下對稱，右上與左下對稱
4.2頻域圖像中間一般為低頻，由中心向外頻率逐漸增加，每點越亮表示該頻率特征突出，亮點越多表示頻率成分越多，一般圖像中心設置成低頻，低頻就是背景，背景的頻率肯定大，所以中心亮
4.3空間域原圖中某方向變化劇烈，那么對應頻譜中該方向就會出現相應的亮點，傅里葉反變換是從頻域到空間域，一般實在頻域中濾波后再反變換到時域空間域
5.傅里葉變換的四個性質
對稱性、平移性、共軛性、周期性
6. fft_image 快速傅里葉變化，頻譜原點在中心 空間域到頻域
fft_generic 參數可選在中心還是四個角上
rft_generic 原點在四個角上
7.
