图像翻转和空间频率什么区别
图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转，自然会有这样一个属性：旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.
根据这个属性，我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的，所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w，高为h，（x0,y0）为原坐标内的一点，转换坐标后的点为（x1，y1）。那么不难得到：
x1 = x0 - w/2; y1 = -y0 + h/2;
在新的坐标系下，假设点（x0，y0）距离原点的距离为r，点与原点之间的连线与x轴的夹角为b，旋转的角度为a，旋转后的点为（x1，y1）, 如下图所示。

那么有以下结论：
x0=rcosb；y0=rsinb
x1 = rcos(b-a) = rcosbcosa+rsinbsina=x0cosa+y0sina；
y1=rsin(b-a)=rsinbcosa-rcosbsina=-x0sina+y0cosa；html+css+js网页设计
图像的频率

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图像的频率指的是空间频率，它和我们认知的物理频率是不同的，因此，要理解图像频率，就要将两者的定义脱离开。图像可以看成是一个定义在二维平面上的信号，该信号的幅值对应像素的灰度（彩色图像对应 RGB 三个分量）。如果仅仅考虑一帧图像的某一行像素，那么，可以看成是一维空间的信号。这种信号和我们常见的时域信号是很相似的，只不过时域信号是定义在时间域上的，而图像信号是定义在空间域的。
因此，图像的频率被称为空间频率，空间频率是指单位长度内亮度做周期性变化的次数，它反映了图像的像素灰度在空间中的变化情况，从傅里叶频谱上可以看到明暗不一的亮点，反映的就是某点与邻域间的差异程度。举个例子，一帧图像的背景或者变化缓慢的区域，也就是灰度值分布比较平坦，那么，低频分量就比较强。图像的边缘、细节以及噪声的像素灰度在空间的变化非常剧烈。因此为高频分量。
根据傅里叶变换理论，频域中的频谱值都是由整幅图像计算出来的，因此，整个频谱范围内，低频分量集中在四个角，且其它地方的值只可能比这个值小。
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