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怎样用MATLAB的图像处理功能进行同态滤波

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1#
发表于 2019-12-3 09:39 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
7 R3 K! |! y. q( I2 O3 R( q3 x
同态滤波:
, T; ?2 Q7 j' E8 ?$ R# Q. p' N
利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。

1 n7 R- W& q4 Y3 @! `% T3 f
% c6 ^, g1 A  `8 I* x, x. J同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法,它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础,利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性,避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
# C3 M% i& F4 U+ z+ o: |

: \  |* G+ o5 ]同态滤波的基本原理是:将像元灰度值看作是照度和反射率两个组份的产物。由于照度相对变化很小,可以看作是图像的低频成份,而反射率则是高频成份。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响,达到揭示阴影区细节特征的目的。- \6 y( D- g5 ?& t% D) V8 o  \) F

$ o& D+ M! O, x5 ^$ U
8 D0 p: }- f. A; D2 O同态滤波处理的基本流程如下:

3 O3 D  q% N( l2 e9 c( m' g' u8 D
' o( h" a) I( G  _  q  KS(x,y)---->Log---->DFT---->频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,y)
* x  s) r# z. e/ H7 o3 ~" w

4 N+ ]9 i, n# H6 ^5 y# N/ N5 Y其中S(x,y)表示原始图像;T(x,y)表示处理后的图像;Log 代表对数运算;DFT 代表傅立叶变换(实际操作中运用快速傅立叶变换FFT);IDFT 代表傅立叶逆变换(实际操作中运用快速傅立叶逆变换IFFT);Exp 代表指数运算。
' _. v6 v( j% W  @! b3 L, f2 C, u5 H. B( o# v4 c. s
下面是一张典型的同态滤波与其他图像处理方式的异同:
; g! p/ r( W3 c) K; ?1 [6 Y; d3 t- C& H1 _* M: f6 ?7 j
; s2 S# F' F8 J3 v6 H; ?2 o1 t
: A: W% ^5 `+ M0 z
) [( F5 f& G" C9 U$ }
实现代码:
+ ~0 n0 J$ M% |4 [) c0 J) \. ~: F( N6 y+ G$ ~
  • function I3 = test_tontai(I)
  • I=double(rgb2gray(I));
  • [M,N]=size(I);
  • rL=0.5;
  • rH=4.7;%可根据需要效果调整参数
  • c=2;
  • d0=10;
  • I1=log(I+1);%取对数
  • FI=fft2(I1);%傅里叶变换
  • n1=floor(M/2);
  • n2=floor(N/2);
  • for i=1:M
  •     for j=1:N
  •         D(i,j)=((i-n1).^2+(j-n2).^2);
  •         H(i,j)=(rH-rL).*(exp(c*(-D(i,j)./(d0^2))))+rL;%高斯同态滤波
  •     end
  • end
  • I2=ifft2(H.*FI);%傅里叶逆变换
  • I3=real(exp(I2));
  • subplot(122),imshow(I3,[]);title('同态滤波增强后');7 ~$ k  Y1 Y$ Z
  / Q* y+ I# E. n3 I6 A. `. b) U& ?

) o( [. a8 D! @0 l9 c6 ^实验发现,同态滤波有类似于高动态范围压缩的效果,比如可以把图像暗的部分提亮。
' r; d/ @" k, H9 S
5 V6 m3 n1 E& T9 ]! D1 ?
8 y; l/ M, H% M* u下图为原始图像,属于低曝光的一幅图像:
$ |" J/ G) a7 j6 z) E) h
# M0 C8 Q. o* O$ [- t0 c) d

7 f) \! D  I* Z1 I; D. \" `" Q2 F
% f  c5 [0 h! `# w, {/ k, g# O
同态滤波后:( E- |8 }" D+ ?/ E+ B' k
/ M+ w2 B/ M7 W; G- \; e

. z8 k$ [8 _7 ~0 E# Z1 O' A2 _0 X) O( {" e
- ^; W4 ~! p  Q  F: Q7 C

9 r! I3 D0 R1 y( s( S

该用户从未签到

2#
发表于 2019-12-3 18:07 | 只看该作者
赞一个,感觉很好
  • TA的每日心情

    2019-11-29 15:37
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    3#
    发表于 2019-12-4 18:04 | 只看该作者
    谢谢分享,感觉这个软件好强大啊
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