同态滤波 matlab代码,同态滤波处理光照不均匀图像Matlab代码
里面是同态滤波处理图像代码,可供读者参考
clear all;
% 装载图片,将yourimage换成你要处理的图片
img= imread('无标.png');
%img=img0(:,:,1);
% 显示这个图片
J=rgb2gray(img);
figure,imshow(J);
title('灰度图');
figure,imhist(J);
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;
% 显示高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(uint8(255*((high_log_part-1.5)/(2.4-1.5))),[]);
title('巴特沃斯高通滤波结果');
% 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));
rimg(:,:,1)=(high_part(:,:,1)-minv(1,1,1))/(maxv(1,1,1)-minv(1,1,1));
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