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循环神经网络

数字图像处理同态滤波(matlab)

發(fā)布時間:2023/12/10 循环神经网络 54 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数字图像处理同态滤波(matlab) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

定義

一幅圖像可看成由兩部分組成,即

  • fi代表隨空間位置不同的亮度(Illumination)分量,其特點是緩慢變化,集中在圖像的低頻部分。
  • fr代表景物反射到人眼的反射(Reflectance)分量,其特點包含了景物各種信息,高頻成分豐富。

上式為同態(tài)濾波模型公式,其中,
0 < i ( x , y ) < 無 窮


0 < r ( x , y ) < 1

入射分量可以在0-無窮之間變化,反射分量只能在0-1之間變化,當(dāng)反射分量為0時,說明物體將光全吸收,為黑色,當(dāng)反射分量為1時,說明物體將光全反射,為白色。

同態(tài)濾波流程

同態(tài)濾波過程,分為以下5個基本步驟:

  • 取對數(shù)
  • 取對數(shù)結(jié)果做傅里葉變換
  • 設(shè)計一個實中心對稱的頻域濾波器H(u,v),與上步傅里葉變換結(jié)果陣列相乘
  • 傅里葉反變換,返回到空域
  • 取指數(shù),得空域濾波結(jié)果。

方框圖表示如下:

可以看出同態(tài)濾波的關(guān)鍵在于同態(tài)濾波器H(u,v)的設(shè)計,同態(tài)濾波的目的在于:對一幅光照不均勻的圖像,適當(dāng)壓制亮度分量,增強反射分量,以此來實現(xiàn)亮度調(diào)整與對比度提升,從而改善圖像的視覺質(zhì)量。

通過以上分析我們可以知道:同態(tài)濾波器可以由高通濾波器來實現(xiàn),但是又不能完全截斷低頻成分,只要適當(dāng)壓低即可,所以同態(tài)濾波器的函數(shù)表示如下:


其中,yL<1,yH>1,控制濾波器幅度的范圍。Hhp通常為高通濾波器,如高斯(Gaussian)高通濾波器、巴特沃茲(Butterworth)高通濾波器、Laplacian濾波器等。其中,yL< 1, yH >1,控制濾波器幅度的范圍。Hhp通常為高通濾波器,如高斯(Gaussian)高通濾波器、巴特沃茲(Butterworth)高通濾波器、Laplacian濾波器等。 yL<1,yH>1HhpGaussian(Butterworth)Laplacian
如高通濾波器采用高斯高通濾波器則有如下形式:

同態(tài)濾波器對應(yīng)的圖像表示如下:

其中, c為一個常數(shù),控制濾波器形態(tài),從低頻到高頻的斜率,c越大,斜坡帶越陡峭

matlab實現(xiàn)代碼

注意:取指數(shù)后一定要進行像素拉伸

%讀入圖片 img = imread('office.png'); img = rgb2gray(img); figure(1); subplot(2, 1, 1); imshow(img); title('Raw Image'); gamma_H = 2; gamma_L = 0.25; c = 0.25; D0 =100; f = double(img); f = log(f + 1);%取指數(shù) F = fft2(f);%傅里葉變換 F=fftshift(F);%頻譜搬移 [height, width] = size(F); %設(shè)計一個同態(tài)濾波器 H = HomomorphicFiltering(gamma_H, gamma_L, c, D0, height, width); g=H.*F;%同態(tài)濾波 g = ifft2(ifftshift(g));%頻譜搬移,傅里葉逆變換 g = exp(g)-1; g = real(g); %拉伸像素值 new_img = Expand(g); subplot(2,1,2); imshow(new_img); title('Homomorphic Filtered Image(D0 = 100)');function new_img = Expand( img ) [height, width] = size(img);max_pixel = max(max(img));min_pixel = min(min(img));new_img=zeros(height,width);for i = 1 : heightfor j = 1 : widthnew_img(i, j) = 255 * (img(i, j) - min_pixel) / (max_pixel - min_pixel);endendnew_img = uint8(new_img); endfunction H = HomomorphicFiltering( gamma_H, gamma_L, c, D0, height, width )for i = 1 : heightx = i - (height / 2);for j = 1 : widthy = j - (width / 2);H(i, j) = (gamma_H - gamma_L) * (1 - exp(-c * ((x ^ 2 + y ^ 2) / D0 ^ 2))) + gamma_L;endend end

運行結(jié)果

參考鏈接

圖像的同態(tài)濾波原理及實現(xiàn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理同态滤波(matlab)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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