怎样用MATLAB的图像处理功能进行同态滤波

haidaowang

7 |+ F7 _5 G5 A" }1 F6 Q9 D8 g8 @同态滤波：
# }& H6 [/ C+ }+ H利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。
3 e# ?4 G- P% C, N8 h: X2 }
7 y1 i4 L% O# F+ F2 u8 A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。

  W+ i: P3 B8 w0 ?8 g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。

& l7 J* f# K. s( W) v& V* H- J8 M9 Z
3 w" F9 s9 ?3 A" ~5 H) s  @2 C5 x同态滤波处理的基本流程如下：
& U, r: ^  E  L
S(x,y)---->Log---->DFT---->频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,y)

2 |8 }. a0 E7 J$ E3 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。

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 `+ W; o+ o( Y1 ~! j0 p

/ R5 n) L; L% x0 r# |! b
实现代码:
# @6 s5 W0 N9 M$ l# o! @
. w: n0 f0 U! n1 Z

• 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');
  

  
+ c+ h3 c( G: v6 X; B
* l2 x: u' R" H8 d4 O2 H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。

" j  t# Y, O9 v# r  a
下图为原始图像，属于低曝光的一幅图像：

; }4 y7 H- g; b


  i: f& t% F0 C9 K- F同态滤波后：
) w# s% l5 Y' k7 D0 h/ P4 R8 ~

8 Z, @; O; r: a0 z; L

( U0 B: d% K+ [
) L6 {( c) @2 \* w! g# n: J$ }

ExxNEN

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yin123

谢谢分享，感觉这个软件好强大啊