一、為什么圖像是波？
我們知道，圖像由像素組成。下圖是一張 400 x 400 的圖片，一共包含了 16 萬個(gè)像素點(diǎn)。每個(gè)像素的顏色，可以用紅、綠、藍(lán)、透明度四個(gè)值描述，大小范圍都是0 ～ 255，比如黑色是[0, 0, 0, 255]，白色是[255, 255, 255, 255]。通過 Canvas API 就可以拿到這些值。如果把每一行所有像素（上例是400個(gè)）的紅、綠、藍(lán)的值，依次畫成三條曲線，就得到了下面的圖形。
可以看到，每條曲線都在不停的上下波動(dòng)。有些區(qū)域的波動(dòng)比較小，有些區(qū)域突然出現(xiàn)了大幅波動(dòng)（比如 54 和 324 這兩點(diǎn)）。對比一下圖像就能發(fā)現(xiàn)，曲線波動(dòng)較大的地方，也是圖像出現(xiàn)突變的地方。這說明波動(dòng)與圖像是緊密關(guān)聯(lián)的。圖像本質(zhì)上就是各種色彩波的疊加。
二、頻率
綜上所述，圖像就是色彩的波動(dòng)：波動(dòng)大，就是色彩急劇變化；波動(dòng)小，就是色彩平滑過渡。因此，波的各種指標(biāo)可以用來描述圖像。
頻率（frequency）是波動(dòng)快慢的指標(biāo)，單位時(shí)間內(nèi)波動(dòng)次數(shù)越多，頻率越高，反之越低。
上圖是函數(shù)sin(Θ)的圖形，在2π的周期內(nèi)完成了一次波動(dòng)，頻率就是1。
上圖是函數(shù)sin(2Θ)的圖形，在2π的周期內(nèi)完成了兩次波動(dòng)，頻率就是2。
所以，色彩劇烈變化的地方，就是圖像的高頻區(qū)域；色彩穩(wěn)定平滑的地方，就是低頻區(qū)域。
三、濾波器
物理學(xué)對波的研究已經(jīng)非常深入，提出了很多處理波的方法，其中就有濾波器（filter）：過濾掉某些波，保留另一些波。
下面是兩種常見的濾波器 。
瀏覽器實(shí)際上包含了濾波器的實(shí)現(xiàn)，因?yàn)?Web Audio API 里面定義了聲波的濾波。這意味著可以通過瀏覽器，將lowpass和highpass運(yùn)用于圖像。
lowpass使得圖像的高頻區(qū)域變成低頻，即色彩變化劇烈的區(qū)域變得平滑，也就是出現(xiàn)模糊效果。
highpass正好相反，過濾了低頻，只保留那些變化最快速最劇烈的區(qū)域，也就是圖像里面的物體邊緣，所以常用于邊緣識別。
四、擴(kuò)展閱讀
1.圖片壓縮算法
airomyas 說：
其實(shí)這就是AAC編碼，JPEG編碼這些音頻壓縮、圖片壓縮算法的根本原理。這些算法里面都涉及類似離散余弦變換這種處理，就是把待處理數(shù)據(jù)從時(shí)域變換到頻域，都是高頻的部分代表變化劇烈的部分，低頻部分就是代表變化不劇烈的地方。換到頻域以后，低頻的部分使用很少的空間就能保存，高頻的部分再做一點(diǎn)有損的壓縮，整體的大小就大大降低了，這個(gè)就是編碼的過程。通過控制有損壓縮的程度，就可以控制編碼后的質(zhì)量。解碼的過程就是把頻域再還原回時(shí)域。
2.小波算法
