Полное руководство по гомоморфной фильтрации в MATLAB: методы и примеры кода

Гомоморфная фильтрация – это мощный метод, используемый при обработке изображений и цифровой обработке сигналов для улучшения изображений путем одновременной регулировки освещенности и контрастности. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы реализации гомоморфной фильтрации в MATLAB, а также приведем примеры кода, демонстрирующие их применение.

  1. Метод 1: гомоморфная фильтрация с использованием обработки в частотной области

    • Преобразуйте входное изображение в частотную область с помощью преобразования Фурье.
    • Примените фильтр верхних частот, чтобы подчеркнуть высокочастотные компоненты.
    • Выполните обратное преобразование Фурье, чтобы получить отфильтрованное изображение.

    Пример кода MATLAB:

    % Read the input image
    img = imread('input_image.jpg');
    % Convert the image to double precision
    img = im2double(img);
    % Compute the logarithm of the image
    img_log = log(1 + img);
    % Perform the Fourier Transform
    img_fft = fft2(img_log);
    % Define the high-pass filter
    H = ... % Define the filter here
    % Apply the filter in the frequency domain
    img_filtered = img_fft .* H;
    % Perform the inverse Fourier Transform
    img_output = real(ifft2(img_filtered));
    % Display the filtered image
    imshow(img_output);
  2. Метод 2: гомоморфная фильтрация с использованием обработки пространственной области

    • Преобразуйте входное изображение в логарифмическую область.
    • Примените фильтр нижних частот, чтобы ослабить высокочастотные компоненты.
    • Повысьте степень отфильтрованного изображения, чтобы восстановить исходный диапазон интенсивности.

    Пример кода MATLAB:

    % Read the input image
    img = imread('input_image.jpg');
    % Convert the image to double precision
    img = im2double(img);
    % Convert the image to the logarithmic domain
    img_log = log(1 + img);
    % Apply the low-pass filter
    img_filtered = ... % Define the filter here
    % Exponentiate the filtered image
    img_output = exp(img_filtered) - 1;
    % Display the filtered image
    imshow(img_output);
  3. Метод 3. Гомоморфная фильтрация с использованием адаптивной фильтрации

    • Выполните локальные статистические вычисления, чтобы оценить освещенность.
    • Делите изображение на предполагаемую освещенность, чтобы получить коэффициент отражения.
    • Применить глобальный фильтр верхних частот к коэффициенту отражения.

    Пример кода MATLAB:

    % Read the input image
    img = imread('input_image.jpg');
    % Convert the image to double precision
    img = im2double(img);
    % Estimate the illumination using local statistics
    illumination = ... % Compute the local statistics here
    % Divide the image by the estimated illumination
    reflectance = img ./ illumination;
    % Apply the global high-pass filter to the reflectance
    reflectance_filtered = ... % Apply high-pass filter here
    % Reconstruct the filtered image
    img_output = reflectance_filtered .* illumination;
    % Display the filtered image
    imshow(img_output);

Гомоморфная фильтрация – ценный метод улучшения изображений путем одновременной регулировки освещенности и контрастности. В этой статье мы исследовали три метода реализации гомоморфной фильтрации в MATLAB, каждый из которых имеет свои преимущества и примеры кода, демонстрирующие их использование. Включив эти методы в свои проекты по обработке изображений, вы сможете улучшить визуальное качество и извлечь ценную информацию из изображений.