MATLAB图像处理_同态滤波

同态滤波：

利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。

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。

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。

同态滤波处理的基本流程如下：

S(x,y)---->Log---->DFT---->频域滤波---->IDFT---->Exp---->T(x,y)

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。

实现代码:

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');

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。

下图为原始图像，属于低曝光的一幅图像：

同态滤波后：