clear; close all; % 装载图片,将yourimage换成你要处理的图片 img = imread('yourimage'); % 显示这个图片 figure,imshow(img); title('Original Image'); % 构造一个高斯滤波器 f_high = 1.0; f_low = 0.4; % 得到一个高斯低通滤波器 gauss_low_filter = fspecial('gaussian', [7 7], 1.414); matsize = size(gauss_low_filter); % 由于同态滤波是要滤出高频部分, % 所以我们得把这个低通滤波器转换成一个高通滤波器. % f_high 和 f_low 是控制这个高通滤波器形态的参数. gauss_high_filter = zeros(matsize); gauss_high_filter(ceil(matsize(1,1)/2) , ceil(matsize(1,2)/2)) = 1.0; gauss_high_filter = f_high*gauss_high_filter - (f_high-f_low)*gauss_low_filter; % 显示搞通滤波期的频率响应 figure,freqz2(gauss_high_filter); colormap(jet(64)); % 利用对数变换将入射光和反射光部分分开 log_img = log(double(img)); % 将高斯高通滤波器与对数转换后的图象卷积 high_log_part = imfilter(log_img, gauss_high_filter, 'symmetric', 'conv'); % 显示卷积后的图象 figure,imshow(high_log_part); title('High Frequency Part'); % 由于被处理的图象是经过对数变换的,我们再用幂变换将图象恢复过来 high_part = exp(high_log_part); minv = min(min(high_part)); maxv = max(max(high_part)); % 得到的结果图象 figure,imshow((high_part-minv)/(maxv-minv)); title('Result Image');

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