当前课程知识点:现代图像分析 > 第四章 图像增强 > 4.4 同态滤波 > 4.4.1 同态滤波学习视频
下面,我们给大家介绍另外一种图像增强的方法是同态滤波
那么同态滤波的主要思想,是认为一幅图像它是由
照度分量和反射分量组成的
那么在理想情况下照度分量是个常数,这个时候
图像f(m,n)就可以无失真的反映反射分量
然而在实际情况中,由于光照不均匀
照度分量常常并不是一个常数
同时,由于成像系统的不完善,也会造成类似于光照不均的效果
从而造成图像中出现大面积的阴影
遮挡了一些目标的细节,使得图像不清晰
因此,我们必须想办法减弱或者消除照度分量的影响
那么这个公式,我们就给出了
图像是等于照度分量和一个目标的反射分量的乘积
那么刚才我们说了,我们现在
是希望能够抑制或者说减弱照度分量的影响
但是,我们可以看到照度分量和目标反射分量之间,它是一个乘的关系
所以,我们首先如果要进行同态滤波
一般,我们是希望把这种乘的关系要转换成加的关系
我们显然知道,把乘的关系转换成加的关系
所需要用到的方法,就是很简单,就是取对数
因此,同态滤波的一个处理流程,就可以由这样的一个流程图来表示
就是首先我们的原始图像经过一个对数运算,对数运算的目的
就是使我们的两个乘的关系转换成加的关系
然后把它转换经过傅立叶变换之后转换到频域
在频域进行一个滤波的处理,再经过傅立叶反变换
然后,对应于前面,我们取了对数
所以,在这个地方,我们做一个指数的运算
最后的这个g(m,n)就是我们同态滤波的一个输出的结果
我们知道照度分量,在空间上是缓慢变化的
而反射分量反应,是不同物体交界处的一个急剧变化
那么因此图像对数傅立叶变换中低频增量主要对应的是照度分量
而高频分量主要反映了反射分量
所以,从同态滤波的频率响应曲线中,我们也可以看出来
同态滤波一方面,它是要抑制照度分量
所以它是一个类似于是一个低通
在照度分量对应的频率分量中,它是一个低通滤波
然后对于反射分量,它因为是一个快变的,因此它是一个高频分量
因此对应的反射分量,我们做的这个处理相当是一个高频提升的滤波
那么这样一来,我们说,最终的结果是,既压缩了图像的动态范围
同时又增加了图像中各个部分之间的一个对比度
这个就是同态滤波的原理
那么下面,我们给大家一个具体的实验
从这个实验中,我们可以看出来,这是一个比较暗的图像
那么在这个门的里头由于光线比较暗
所以有一些细节被遮挡了,我们看太清楚
而右边这个图是我们经过同态滤波之后的结果
我们可以看到同态滤波之后,减小了亮度的一个动态范围,增加了对比度
所以,使得我们屋子里面的一些细节,现在能够凸显出来了
好,今天我们的主要内容就介绍到这里
谢谢大家,再见
-1.1 图像及图像的基本概念
--1.1.2 图像及图像的基本概念作业
-1.2 数字图像处理的起源
--1.2.2 数字图像处理的起源作业
-1.3 数字图像处理的步骤和方法
--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业
-1.4 数字图像处理系统的组成
--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业
-1.5 数字图像处理主要应用领域
--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业
-2.1 色度学基础
--2.1.3 色度学基础作业
-2.2 人的视觉特性
--2.2.1 人的视觉特性作业
-2.3 图像数字化
--2.3.2 图像数字化作业
-2.4 数字图像特点
--2.4.2 数字图像特点作业
-3.1 图像变换的基本概念
--3.1.2 图像变换的基本概念作业
-3.2 图像的几何变换
--3.2.2 图像的几何变换作业
-3.3 图像的离散傅立叶变换
--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业
-3.4 图像变换的一般表示形式
--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业
-3.5 图像的离散余弦变换
--3.5.2 图像的离散余弦变换作业
-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换
--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业
-3.7 K-L变换
--3.7.2 K-L变换作业
-4.1 图像的对比度增强
--4.1.2 图像的对比度增强作业
-4.2 直方图修正
--4.2.3 直方图修正作业
-4.3 图像平滑
--4.3.4 图像平滑作业
-4.4 同态滤波
--4.4.2 同态滤波作业
-4.5 图像锐化
--4.5.2 图像锐化作业
-4.6 图像的彩色增强
--4.6.2 图像的彩色增强作业
-5.1 退化模型及常见退化模型
--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业
-5.2 图像的无约束恢复
--5.2.2 图像的无约束恢复作业
-5.3 图像有约束最小二乘恢复
--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业
-6.1 概述
--6.1.1 概述作业
-6.2 图像编码基本理论
--6.2.2 图像编码基本理论作业
-6.3 无损编码理论
--6.3.2 无损编码理论作业
-6.4 霍夫曼编码
--6.4.2 霍夫曼编码作业
-6.5 算数编码
--6.5.2 算数编码作业
-6.6 预测编码
--6.6.2 预测编码作业
-6.7 正交变换编码
--6.7.2 正交变换编码作业
-7.1 图像分割的定义及依据
--7.1.2 图像分割的定义及依据作业
-7.2 边缘点检测
--7.2.2 边缘点检测作业
-7.3 边缘线跟踪
--7.3.3 边缘线跟踪作业
-7.4 门限化分割
--7.4.2 门限化分割作业
-7.5 区域分割法
--7.5.2 区域分割法作业
-7.6 聚类分割法
--7.6.3 聚类分割法作业
-8.1 像素间的基本关系
--8.1.2 像素间的基本关系作业
-8.2 目标物的边界描述
--8.2.2 目标物的边界描述作业
-8.3 目标物的区域描述
--8.3.2 目标物的区域描述作业
-8.4 图像的几何特征
--8.4.2 图像的几何特征作业
-8.5 特征描述子
--8.5.4 特征描述子作业
-9.1 图像匹配
--9.1.2 图像匹配作业
-9.2 图像分类
--9.2.2 图像分类作业
-9.3 图像识别
--9.3.2 图像识别作业
-9.4 模式识别分类专题
--9.4.4 模式识别分类专题作业
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