简短的回答是是（1），否（2）。

功率谱的量化是通过对图像的傅里叶变换进行的。图像是一个矩阵，它描述了相机视野中反射率（或更一般地说是辐射）的分布。因此，它与图像中实际描绘的内容（物理场景）只有一种遥远的“关系”。图像分辨率和空间分辨率是两个不同的东西。您可以在望远镜末端或显微镜末端使用 50MP 相机。两个图像将具有相同的图像分辨率，但它们将“查看”不同的空间分辨率（被采样的实际空间）。

换句话说，小物体对应高频，大物体对应低频，但大小取决于图像的上下文（在一定程度上和成像设备的特性）。因此，什么是“高”、“中”和“低”空间频率只能用相对术语来表达，并且有很多假设或约束。

将可用带宽划分为三个频段并估算每个频段的平均功率的方法当然是合理的。

一种改进是获取一组代表性图像，平均它们的光谱，并参考它们所代表的实际对象查看它们占用的实际带宽及其形状，然后决定低、中、高之间的不同可能分配特征。但这意味着具有特定视野、方向、分辨率和任何其他影响记录空间频率的因素的特定场景。

如果有任何其他帮助，图像直方图中有一个称为“自适应分箱”的概念，其中给定直方图箱的宽度不固定。宽度是在一个标准的优化过程之后决定的，它是特定于图像的。例如，一个标准可能是每个 bin 应至少代表N像素。虽然最初没有在光谱上定义，但这种自适应概念在这里也可能有用，但适用于 FFT 箱。有关更多信息，请参阅此链接。

希望这可以帮助。

并非如此，它很大程度上取决于介质：显微镜、肉眼或增强技术……但如果您决定这样做，请记住以不同的方式处理水平和垂直频率：人类（和陆地哺乳动物）有不同的水平和垂直方向的眼睛灵敏度，如 JPEG 基线量化矩阵的非对称行为所示。