图像频率响应英文解释翻译、图像频率响应的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 image frequency response

image; picture

【计】 frequency response

图像频率响应（Image Frequency Response）是数字信号处理与图像分析领域的核心概念，指图像在频域中对不同空间频率成分的传输或衰减特性。其英文对应词为"Image Frequency Response"，常缩写为IFR。以下从工程应用角度展开解释：

定义与数学表达
图像频率响应通过二维傅里叶变换将空间域图像转换为频域表示，数学表达式为： $$ F(u,v) = sum{x=0}^{M-1}sum{y=0}^{N-1} f(x,y)e^{-j2pi(ux/M + vy/N)} $$ 其中$f(x,y)$表示空间域像素值，$F(u,v)$对应频域分量。该响应特性可量化评估成像系统的分辨能力，例如高频分量对应图像细节，低频分量表征整体轮廓。
工程应用场景
在医学影像处理中，频率响应分析用于优化CT图像重建算法（参考文献：IEEE Transactions on Medical Imaging 2020）；遥感领域通过调制传递函数(MTF)评估卫星成像质量（来源：Springer《遥感数字图像分析》第五版）。
关键影响因素

专业参考资料：

《Digital Image Processing》Rafael C. Gonzalez, 第3章

IEEE Xplore文献库：doi:10.1109/TMI.2019.2932405

MIT课程链接：ocw.mit.edu/courses/6-003-signals-systems-and-inference-fall-2022/

图像频率响应是数字图像处理中的核心概念，主要描述图像或处理系统对不同空间频率成分的响应特性。以下从五个维度进行解释：

基本定义图像频率响应指二维信号（图像）在频域中的能量分布特性，通过傅里叶变换将空间域图像转换为频率域表示后，可量化分析图像包含的低频（平缓变化）和高频（剧烈变化）成分的强度分布。
空间频率特性

核心分析方法采用二维离散傅里叶变换(DFT)或快速算法(FFT)实现空频转换： $$ F(u,v) = sum{x=0}^{M-1}sum{y=0}^{N-1} f(x,y)e^{-j2pi(ux/M + vy/N)} $$ 其中$f(x,y)$为原始图像，$F(u,v)$为频域表示，u,v对应水平和垂直频率分量。
典型滤波器响应

低通滤波器：保留半径R内低频（如R=30像素），响应函数$H(u,v) = begin{cases} 1 & sqrt{u+v} leq R 0 & text{其他} end{cases}$
高通滤波器：增强边缘，常用Butterworth型$H(u,v) = frac{1}{1 + (D_0/sqrt{u+v})^{2n}}$
带阻滤波器：消除特定频率干扰（如摩尔纹）

理解频率响应特性，需配合实际图像处理工具（如OpenCV、MATLAB）进行频域可视化实验，观察不同滤波器对图像频谱的修改效果。