周波数領域フィルターは、空間領域フィルターよりも直感的です。周波数領域フィルターは、一連の空間領域処理（平滑化、シャープ化など）の本質を表します。次数の変化情報はフィルターで除外され、他の灰色はフィルターで除去されます。 -スケール変更情報は基本的に変更されません。この直感性により、周波数領域フィルター設計の合理性が高まり、読者が特定の問題に対して周波数領域フィルターを設計しやすくなります。
たとえば、バンドストップフィルターは画像内の周期的なノイズをフィルターで除去するために使用され、そのようなフィルター処理タスクを空間領域で直接完了できるフィルターを設計することは比較的困難です。
適切な空間領域フィルターを得るために、周波数領域フィルターを最初に設計し、次に畳み込み定理に従って、周波数領域フィルターを空間領域に逆変換した後、畳み込みテンプレートを使用できると考えるのが自然です。空間領域でのフィルタリングのために得られ、それによって空間フィルタの設計問題を解決します。ただし、直接逆変換によって取得された空間畳み込みテンプレートは、周波数領域フィルターと同じ大きさであるため、画像と同じサイズになります。テンプレート操作は非常に時間がかかり、そのような大きなテンプレートと画像の畳み込みを計算することは非常に非効率的です。
実際には、フルサイズの空間フィルターをガイドとして使用して設計された同様の形状の小さな空間畳み込みテンプレートでも、周波数領域から開始する周波数領域フィルターと同様のフィルター効果を実現できることがわかります。 、そして最後に、完璧なソリューションを提案するための実用的な価値のある空域テンプレートを設計しました。
空間ドメインはローカルフィルタリングであり、周波数ドメインはグローバルフィルタリングです。空間フィルタリングはローカル情報にのみ関連しているが、周波数領域フィルタリングは全体的な画像情報に関連しているためです。選択に関しては、詳細によって異なります。