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处理图片:

代码:

clear all
clc
%参数声明
rH = 1;
rL = 0.1;
c = 0.2;%介于rH和rL之间
D0 = 0.2;image = imread('3.bmp');
[M, N] = size(image);
%取对数
img_log = log(double(image) + 1);%平移到中心,判断语句代替指数计算
img_py = zeros(M, N);
for i = 1:Mfor j= 1:Nif mod(i+j, 2) == 0img_py(i,j) = img_log(i, j);elseimg_py(i,j) = -1 * img_log(i, j);endend
end% 对填充后的图像进行傅里叶变换
img_py_fft = fft2(img_py);%同态滤波函数
img_tt = zeros(M, N);
deta_r = rH - rL;
D = D0^2;
m_mid=floor(M/2);%中心点坐标
n_mid=floor(N/2);  for i = 1:Mfor j =1:Ndis = ((i-m_mid)^2+(j-n_mid)^2);img_tt(i, j) = deta_r * (1-exp((-c)*(dis/D))) + rL;end
end%滤波
img_temp =   img_py_fft.*img_tt;%反变换,取实部,绝对值
img_temp = abs(real(ifft2(img_temp)));%指数化
img_temp = exp(img_temp) - 1;%归一化处理
max_num = max(img_temp(:));
min_num = min(img_temp(:));
range = max_num - min_num;
img_after = zeros(M,N,'uint8');
for i = 1 : Mfor j = 1 : Nimg_after(i,j) = uint8(255 * (img_temp(i, j)-min_num) / range);end
end
figure
imshow(image), title('原图像');
figure
imshow(img_after), title('变换后');
imwrite(img_after,'同态滤波.png');

运行:

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