不确定频域对于图像处理是否一定更好，但频域确实为某些类型的问题提供了优势，因为它更具量化性。

首先，您需要了解图像的频域意味着什么，因为直观地难以查看图像的频域并从中理解。主题在这里处理得很好：在图像的情况下频域表示什么？

基本上，频域表示空间像素的变化率，因此当您处理的问题与图像处理中非常重要的像素变化率有关时，它会提供优势。例如：频域中的高频表示快速或急剧变化的像素，例如图像中的边界或边缘。高通滤波器可以非常有助于轻松地识别或去除这些边缘，但同样的问题在空间域（xy 域）中要困难得多。类似地，可以使用简单的低通滤波器来获得更平滑的图像。正如您所猜测的那样，通过操纵频域的不同部分可以轻松地使图像更清晰或更平滑。

关于为什么它如此强大的几点：

1. 频域使您可以控制整个图像，您可以在其中非常轻松地增强（例如边缘）和抑制（例如平滑阴影）图像的不同特征。
2. 频域有一套既定的流程和工具，可以直接从其他领域的信号处理中借鉴。
3. 甚至用于图像识别的一些工具，例如相关性、卷积等，在频域中更简单且计算成本更低。

让我首先平衡一些断言。由于许多图像特征的非平稳性，频率（在整个图像上）在某些情况下信息量不大。然后，一些处理在空间域中更容易或更快，一些在频域中。例如，同态滤波，一种线性（频率）和非线性增强是在频率上完成的。

如果专注于线性滤波，由于可以在图像中定位多个具有相似内容的块，所有这些块“聚集”在频域的相同区域，并且在该域中更容易看到滤波的全局效果. 特别是如果您想修改振荡或频率的相对重要性，它们的定量变化在傅里叶域中以更简单的方式被感知。