怎样用MATLAB的图像处理功能进行同态滤波

haidaowang

* N+ c$ p: a+ S9 d1 k同态滤波：
2 K2 Q  u: G% @1 A) }9 {* }利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。

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。


& u; _. y) {9 Z3 v- B" }8 E( M( f/ ]同态滤波处理的基本流程如下：

0 n  g1 ?7 p6 i, u: Y. wS(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。

下面是一张典型的同态滤波与其他图像处理方式的异同：
2 C3 K% e9 J  e
/ o. i0 B7 ]: @, A% N2 ?& Z


5 v8 b  V5 o0 u5 I: A实现代码:

, y# R5 K) h" h8 C

• 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');
  4 d( _5 _( g. Y& k

  
4 v# `+ q9 i# b5 h9 w
* B, h6 r; l- E- W# k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。

. K* f$ E+ Z' t8 S7 ^% n; [
3 f+ E$ Z7 x+ m$ `下图为原始图像，属于低曝光的一幅图像：

1 V& O; Y6 H8 t
. |7 }# a" d7 G0 g* A
7 g( Q( x( z6 W
同态滤波后：

; C6 ^  T" s  X0 T/ ^  y  U
3 O4 H2 f+ u1 t( a) Q9 O6 Z! H


4 q3 ?' q5 i( i7 W: |" _

ExxNEN

赞一个，感觉很好

yin123

谢谢分享，感觉这个软件好强大啊