怎样用MATLAB的图像处理功能进行同态滤波

haidaowang

  B% ~7 E' U2 r8 V( J. q1 _3 [同态滤波：
利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。
/ f. Y8 z$ E2 q
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。

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。
2 r6 F! w! e1 r7 f: ~

1 W8 E3 f5 S% P$ z  E& j; u同态滤波处理的基本流程如下：
0 l+ g4 a+ @0 H0 z1 {8 A
: f# h% U; m$ Y! f: SS(x,y)---->Log---->DFT---->频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,y)
7 I9 v; b7 d& ~) X) D1 G
7 O( E% y3 H: q! m* L4 Q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。

6 c1 O: N. q9 R, J下面是一张典型的同态滤波与其他图像处理方式的异同：

+ b( u3 g( Y- U/ \
  Y! p; x6 w* r) y% s1 x8 H0 U
# o$ u/ O9 [* r# u/ w
0 M" I' Q' B9 m( ^+ J实现代码:

# ~& y7 w. b9 t

• 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');
  1 J% ~# Z- i7 f" L

  

- V- X7 N# D6 b9 k/ a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。


5 a4 [9 c/ l* C4 Z7 m下图为原始图像，属于低曝光的一幅图像：

7 ~+ N' k7 N7 y, o$ b) ?

+ r1 Q- H: g7 D; ^/ P$ N( W7 ~+ S
同态滤波后：





  y- J2 K7 l; A: j/ P+ l2 H4 V$ l

ExxNEN

赞一个，感觉很好

yin123

谢谢分享，感觉这个软件好强大啊