图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
（1）什么是低频?
低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。
（2）什么是高频?
高频就是频率变化快，相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快.图像中,一个影像与背景的边缘部位,通常会有明显的差别,也就是说变化那条边线那里,灰度变化很快,也即是变化频率高的部位.因此，图像边缘的灰度值变化快，就对应着频率高，即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域，正是因为灰度值的急剧变化，才会出现细节。
另外噪声（即噪点）也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了，也就是说该像素点灰度值明显不一样了,,也就是灰度有快速地变化了,所以是高频部分，因此有噪声在高频这么一说。
傅里叶变换移频过后，低频部分到了中心位置，通常图像的低频占据了大部分信息，所以是白色的。
低频对应着整体信息，例如轮廓；而高频对应着细节，例如头发的线条感，噪声，细节，纹理
深度学习中对数据增强的操作可以从傅里叶光谱的角度进行分析。比如：下采样，blur影响低频，噪音影响所有频率
低通滤波让低频分量通过，往往就是使图像模糊，因为边缘信息被去除了。高通滤波让高频分量通过。
low-level与high-level：https://blog.csdn.net/qq_20880415/article/details/117225213
CNN与VIT的前几层或块学习到的是低水平（low-level）特征，包括高频低频信息。在前几层或块的基础上，后几层或块继续学习得到高水平（high-level）语义特征