怎样用MATLAB的图像处理功能进行同态滤波

haidaowang

同态滤波：
7 [! G" e; K" g( \- w利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。
( O* e8 G9 E1 W# m# j
3 x1 S5 {8 |, B) @) c1 ?6 I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。
! C- U- F/ f2 C6 q4 V/ c( ~1 Y
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。


同态滤波处理的基本流程如下：

S(x,y)---->Log---->DFT---->频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,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。
0 u$ \5 S- T0 _  n. J
- v3 T) W6 J/ a  A下面是一张典型的同态滤波与其他图像处理方式的异同：
0 v- C  x/ m5 T- C* D. T

2 f2 n; S1 g& ?- {) {! H0 w

实现代码:

• 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');
  9 e4 j: R  M* p! \

  
0 I& t( n' ^* {9 M+ t9 i! D
+ O. u( o+ d+ _1 J5 y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。
+ y+ `8 ^7 W$ ~3 U

下图为原始图像，属于低曝光的一幅图像：
1 c9 ]' g- O7 b/ J. \
5 N: C+ w6 V4 x0 \: j

% |4 f, C# `* M5 v" |, w
6 y( n/ @& w* \! H" s& F同态滤波后：

9 e6 `: ], z, x+ Z! Q
5 K0 A$ L( D; s. A: A5 L' D

8 D" f; m9 g$ d$ V' J* I9 s

ExxNEN

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yin123

谢谢分享，感觉这个软件好强大啊