同态滤波程序
MATLAB-同态滤波-程序
close all; %关闭全部在运行的窗口I=imread('sub8b.tif');I=im2double(I); %转换数据类型K(:,:,1)=medfilt2(I(:,:,1));K(:,:,2)=medfilt2(I(:,:,2));K(:,:,3)=medfilt2(I(:,:,3));figure,imshow(uint8(K));title('原始图像');bg32=blockproc(K(:,:,1),[32,32],@Min_V al);%估计图像背景的照度,通过取32x32大小图像块中最小值做图像背景的照度figure,surf(bg32); %显示背景图像的三维表现title('背景图像取样后的三位表现');bg256=imresize(bg32,[1098,1082],'bicubic'); %调整图像大小figure,imshow(bg256);%将粗略估计的背景矩阵扩展成与原始图像大小相同的矩阵,这是通过双三次插值实现的title('总体背景灰度');II(:,:,1)=K(:,:,1)-bg256;II(:,:,2)=K(:,:,2)-bg256;II(:,:,3)=K(:,:,3)-bg256;%从原始图像中减去估计出的背景图像以消去照度不均匀的影响,但使图像变暗figure,imshow(uint8(II));title('减去背景后图像');III=imadjust(II,@MAX_V al,[0,256],gamma); %通过指定图像灰度的范围,调整图像灰度%III(:,:,1)=imadjust(II(:,:,1));%III(:,:,2)=imadjust(II(:,:,2));%III(:,:,3)=imadjust(II(:,:,3));figure,imshow(uint8(III));title('灰度调整后图像');。
同态滤波课程设计报告
专业综合课程设计任务书学生姓名:专业班级:指导教师:所在学院:信息工程学院题目:图像同态滤波增强处理程序设计初始条件:(1)提供实验室机房及其 matlab 软件;(2)数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):(1)掌握图像同态滤波处理的基本原理,利用 matlab 设计程序完成以下功能;(2)选择一幅 256 级的灰度图像;(3)该图像被乘性噪声所污染,得到污染后的图像;(4)对污染后的图像作 Fourier 变换,得到频谱图像;(5)设计同态滤波器对频谱图像进行同态滤波处理;(6)对同态滤波处理后的结果图像作逆 Fourier,得到增强后的滤波结果,显示结果图,并对结果进行分析比较;(7)要求阅读相关参考文献不少于 5 篇;(8)根据课程设计有关规范,按时、独立完成课程设计说明书。
时间安排:(1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定方案四天;(2) 进行编程设计一周;(3) 完成课程设计报告书三天;指导老师签名:年月日系主任(负责老师)签名:年月日目录摘要 (I)1 MATLAB的简介及应用 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.3 MATLAB特点 (2)2 设计目的 (4)3 同态滤波器设计原理 (4)3.1 基本概念 (4)3.2 同态信号处理 (4)3.3 相乘信号的同态滤波处理 (5)4 用同态滤波技术进行图像增强处理 (7)4.1 简单的图像形成模型和特性 (7)4.2 同态滤波改善图像的数学模型 (7)4.3 同态滤波函数的确定 (9)5 同态滤波器程序及MATLAB软件仿真 (10)5.1 同态滤波器程序设计 (10)5.2 仿真结果图 (11)6 心得体会 (12)参考文献 (13)摘要在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,当照度不均匀时,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难分辨。
第5讲 同态滤波
海军航院研究生课程 2007 祝明波
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
同态滤波数学基础小结
滤波和同态的基本概念 同态系统的定义 同态系统的分类和表示 对同态滤波概念的理解 学习同态滤波的意义 同态系统的规范形式
海军航院研究生课程 2007 祝明波
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
乘法同态系统
乘法同态系统的定义 乘法同态系统的规范形式 乘法特征系统 乘法同态系统的实现形式 乘法同态系统的适用情况 应用实例
海军航院研究生课程 2007 祝明波
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
应用实例
问题描述
增强一幅图像的对比度并同时压缩其动态范围。
问题分析
根据图像信号的乘积模型,图像信号可建模为照度图与反射图的乘 积。增强对比度意味着应加大反射分量,而压缩动态范围则需要 减小照度分量。 二维图像信号可表示为: x(u , v) = xi (u , v) x r (u, v) xi (u,v) 表示照射分量(≥0),对应图像的动态范围,慢变化分量 xr (u, v) 表示反射分量[0, 1],对应图像的对比度,快变化分量
x’( n)
y’( n)
卷积特征系统: D*:* → + D*[x1(n)* x2(n)] =D*[x1(n)] + D*[x2(n)]= x1’(n)+ x2’(n)
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
卷积特征系统
主要作用 具体实现
把信号卷积组合变换为它们的复倒谱之和。
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
同态滤波
对f(x,y)=i(x,y)r(x,y)两边取对数: lnf(x,y)=lni(x,y)+lnr(x,y) 上式两边取傅里叶变换: F(u.v)=I(u,v)+R(u,v) 用一个频域增强函数H(u,v)去处理F(u,v): H(u,v) F(u.v)= H(u,v) I(u,v)+ H(u,v) R(u,v) 将结果反变换到空域: hf (x,y) = hi (x,y)+ hr (x,y) 可见增强后的图像是由分别对应照度分量与反射分量的两部分叠加而成。 将上式两边取指数: g(x,y)=exp|hf (x,y)|=exp|hi (x,y)|exp|hr (x,y)|
从同态滤波函数的剖面图中我们能看到同态滤波函数与前面
介绍的高通滤波器的转移函数有类似的形状。这样,我们可
以用高通滤波器的转移函数来逼近同态滤波函数,设高通滤 波器的转移函数为Hhigh(u,v),同态滤波函数用Hhomo(u,v)表示 ,则由Hhigh(u,v)到Hhomo(u,v)的映射为: Hhomo(u,v)=(HH-HL) Hhigh(u,v)+HL
同态滤波器
同态滤波器是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和 将图像对比度进行增强的方法。可以用于消除图像中的乘性
噪声。
同态滤波器基于2.2节所介绍的图像成像模型。在2.2节(亮 度成像模型)中提到一幅图形f(x,y)可以表示成它的照度分量 i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。根据该模型可用下列方法把 这两个分量分开来并分别进行滤波。
这里,H(u,v)称为同态滤波函数,它可以分别作用与照度分量和反射分 量上。因为一般照度分量在空间变化较缓慢,而反射分量在不同物体交
界处会急剧变化,所以图像对数的傅里叶变换后的低频部分主要对应照
语音信号的同态滤波和倒谱分析
单击此处添加副标题
演讲人姓名
LPC系数 a1,a2,… ap
声道模拟 滤波器H(z) 线性预测滤波器Hl(z)
u(n)
线性预测滤波器Hl(z)
x(n)
2.同态信号处理的基本原理
01.
进行如下处理:
02.
特征系统D*[] 完成将卷积信号转化为加性信号的运算。
添加标题
逆特征系统D*-1[] ,恢复为卷积性信号。
添加标题
进行如下处理:
a.第一步和第三步的运算相同。 b.第二步不同,前者是对数运算,后者是指数运算。
(3)特征系统D*[]和逆特征系统D*-1[]的区别
Z
exp
Z-1
Z
ln
Z-1
x(n)
x(n)
^
x(n)
^
x(n)
添加标题
特征系统 D*[]
添加标题
x(n)
添加标题
验证一个时域信号经过同态处理,是否回到时域?
ln(.)
MFCC
DCT Y(l)
4.MFCC的应用
预处理
语音识别系统框图
特征 提取
模型库
测度 估计
单击此处添加文本具体内容
现有语音识别系统采用的最主要的两种语音特征包括:(1)线性预测倒谱参数(2)MFCC参数 后处理 输入 输出
MFCC系数考虑到了人耳的听觉特性,具有较好的识别性能。但是,由于它需要进行快速傅立叶变换,将语音信号由时域变换到频域上处理,因此其计算量和计算精度要求高,必须在DSP上完成。
1.Mel频率尺度
线性频率f
Mel频率 Mel(f)
Mel频率带宽随频率的增长而变化,在1000Hz以下,大致呈线性分布,带宽为100Hz左右,在1000Hz以上呈对数增长。将频谱通过24个三角滤波器,其中中心频率在1000Hz以上和以下的各12个。滤波器的中心频率间隔特点是在1000Hz以下为线性分布,1000Hz以上为等比数列分布。
同态滤波设计及实现
同态滤波设计及实现同态滤波是一种常用于图像增强和去除光照干扰的图像处理技术。
它基于形态学的数学原理,通过对输入图像进行高斯滤波、对数变换和逆变换等步骤,实现对图像的明暗细节进行增强的目的。
同态滤波的设计主要分为两个步骤:预处理和后处理。
预处理主要是对原始图像进行空域滤波,通常使用高斯滤波器来平滑图像的空间频率。
高斯滤波器将图像中的高频信息滤除,使得图像中的细节更加平滑。
这一步骤有助于减少图像中的噪声和干扰。
在预处理之后,接下来是对图像进行对数变换。
对数变换可以将原始图像中的灰度值压缩到一个较小的范围内,以便更好地处理图像的动态范围。
对数变换使用对数函数来对原始图像的灰度值进行映射,使得较亮的像素值被拉伸,较暗的像素值被压缩。
这样可以增加图像中的低频信息,使其更加明亮和清晰。
在对数变换之后,对图像进行逆变换,以恢复图像的原始灰度值。
逆变换使用指数函数来对经过对数变换的图像进行映射。
逆变换的目的是还原经过对数变换后的图像,使其恢复到原始的动态范围和灰度值。
同态滤波的实现需要使用图像处理软件或编程语言进行编程。
例如,使用MATLAB可以通过以下步骤实现同态滤波:1.读取并显示原始图像。
2.对原始图像进行预处理,采用高斯滤波平滑图像的空间频率。
3.对预处理后的图像进行对数变换。
4.对对数变换后的图像进行逆变换,以恢复原始的动态范围和灰度值。
5.显示经过同态滤波处理后的图像。
除了MATLAB,还可以使用其他编程语言如Python来实现同态滤波。
在Python中,可以使用OpenCV或Scikit-image等图像处理库来实现同态滤波。
同态滤波在图像增强和去除光照干扰方面有着广泛的应用。
它能够增强图像的低频信息,使得图像更加清晰和明亮。
同时,同态滤波还能够减少图像中的噪声和干扰,提高图像的质量和可视性。
因此,同态滤波是一种重要的图像处理技术,具有很高的实用价值和应用前景。
同态滤波的具体流程
同态滤波的具体流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!同态滤波的具体流程一、准备工作阶段在进行同态滤波之前,需要做好一系列准备工作。
语音信号的同态滤波和倒谱分析课件
倒谱分析的应用
倒谱分析在语音识别领域中应 用广泛,用于提取语音特征, 提高识别准确率。
Hale Waihona Puke 倒谱分析还可以用于语音合成 ,通过对倒谱系数的调整和重 构,实现语音信号的合成。
此外,倒谱分析在语音降噪、 语音增强等领域也有广泛应用 。
语音信号的同态滤波 和倒谱分析课件
目录
• 语音信号的同态滤波 • 语音信号的倒谱分析 • 语音信号的同态滤波与倒谱分析的比较 • 语音信号处理的其他方法 • 语音信号处理的应用前景
01
语音信号的同态滤波
同态滤波的定义
同态滤波是一种信号处理方法,它通过非线性变换将输入信号分解为两部分:包 络信号和调制信号。包络信号表示信号的幅度变化,调制信号表示信号的相位变 化。
01
倒谱分析是一种语音信号处理技 术,通过对语音信号的倒谱变换 ,提取出语音信号的特征信息。
02
倒谱分析通过将语音信号的频谱 转换为倒谱,实现了对语音信号 的频域和时域特征的综合分析。
倒谱分析的原理
倒谱分析基于对语音信号的短时傅里 叶变换(STFT)和逆变换,通过对 频谱取对数后再进行逆变换,得到倒 谱系数。
质量。
05
语音信号处理的应用前景
语音识别
语音识别技术是实现人机语音交互的 关键技术,能够将人的语音转换为文 字或命令,从而实现人机交互。
随着人工智能技术的不断发展,语音 识别技术在智能家居、智能客服、智 能车载等领域的应用越来越广泛,为 人们的生活和工作带来了便利。
语音合成
语音合成技术是将文字转换为语音的技术,广泛应用于语音导航、语音播报、虚拟人物等领域。
图像处理之同态滤波
图像处理之同态滤波借别⼈的代码,出处,忘记了,好像是⼀个毕业设计:这个滤波器设计的好像过了!double D0=180;void ILPF(CvMat* src, const double D0){int i, j;int state = -1;double tempD;long width, height;width = src->width;height = src->height;long x, y;x = width / 2;y = height / 2;CvMat* H_mat;H_mat = cvCreateMat(src->height,src->width, CV_64FC2);for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0; j < width; j++){if(i > y && j > x){state = 3;}else if(i > y){state = 1;}else if(j > x){state = 2;}else{state = 0;}switch(state){case 0:tempD = (double) (i * i + j * j);tempD = sqrt(tempD);break;case 1:tempD = (double) ((height - i) * (height - i) + j * j);tempD = sqrt(tempD);break;case 2:tempD = (double) (i * i + (width - j) * (width - j));tempD = sqrt(tempD);break;case 3:tempD = (double) ((height - i) * (height - i) + (width - j) * (width - j));tempD = sqrt(tempD);break; default:break;}//⼆维⾼斯⾼通滤波器tempD = 1 - exp(-0.5 * pow(tempD / D0, 2));((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = tempD;((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;//////⼆维理想⾼通滤波器//if(tempD <= D0)//{// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 0.0;// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;//}//else//{// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 1.0;// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;//}// //2阶巴特沃思⾼通滤波器// tempD = 1 / (1 + pow(D0 / tempD, 2 * 2));// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = tempD;// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;// //增长率为2⼆维指数⾼通滤波器// tempD = exp(-pow(D0 / tempD, 2));// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = tempD;// ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;}}cvMulSpectrums(src, H_mat, src, CV_DXT_ROWS); cvReleaseMat(&H_mat);}void CMipImagePro::TongTai_Filter(IplImage* pCelGrayImg){unsigned int i;CString str;IplImage* im = pCelGrayImg;IplImage * realInput;IplImage * imaginaryInput;IplImage * complexInput;int dft_M, dft_N;CvMat* dft_A, tmp, *dft_B;IplImage * image_Re;IplImage * image_Im;double m, M;realInput = cvCreateImage( cvGetSize(im), IPL_DEPTH_64F, 1); imaginaryInput = cvCreateImage( cvGetSize(im), IPL_DEPTH_64F, 1); complexInput = cvCreateImage( cvGetSize(im), IPL_DEPTH_64F, 2); cvScale(im, realInput, 1.0, 0.0);cvZero(imaginaryInput);cvMerge(realInput, imaginaryInput, NULL, NULL, complexInput);dft_M = cvGetOptimalDFTSize( im->height - 1 );dft_N = cvGetOptimalDFTSize( im->width - 1 );dft_B = cvCreateMat( dft_M, dft_N, CV_64FC2 );dft_A = cvCreateMat( dft_M, dft_N, CV_64FC2 );cvZero(dft_A);cvZero(dft_B);image_Re = cvCreateImage( cvSize(dft_N, dft_M), IPL_DEPTH_64F, 1); image_Im = cvCreateImage( cvSize(dft_N, dft_M), IPL_DEPTH_64F, 1);cvGetSubRect( dft_A,&tmp, cvRect(0,0, im->width, im->height)); cvCopy( complexInput, &tmp, NULL );cvDFT( dft_A, dft_A, CV_DXT_FORWARD, complexInput->height ); ILPF(dft_A, D0);cvDFT( dft_A, dft_A, CV_DXT_INVERSE , complexInput->height );cvNamedWindow("win", 0);cvNamedWindow("magnitude", 0);cvShowImage("win", im);cvSplit( dft_A, image_Re, image_Im, 0, 0 );cvMinMaxLoc(image_Re, &m, &M, NULL, NULL, NULL);cvScale(image_Re, image_Re, 1.0/(M-m), 1.0*(-m)/(M-m));//cvGetSubRect( dft_A,&tmp, cvRect(0,0, im->width, im->height));//cvCopy( image_Re, &pCelGrayImg, NULL );cvShowImage("magnitude", image_Re);}。
同态滤波算法
同态滤波算法
同态滤波算法
同态滤波是一种可以有效消除图像干扰信号的滤波算法,它可以提高图像的信噪比,有效建立图像的空间统计属性。
同态滤波是一种基于概率统计方法的估计法,它通过判断窗口内像素值的分布来估计噪声的大小,然后根据噪声等级来调整平滑度,从而进行全局的滤波。
同态滤波的原理是把图像每一个像素视作一个随机变量,利用概率论中的中心极限定理来估计图像像素的分布情况。
在图像处理过程中,可以进行同态滤波处理,以便提高图像的信噪比,使图像显示的清晰程度得到改善,从而提高图像的质量。
同态滤波算法可以从三个方面来完成:
1、计算窗口内像素分布的方差,根据方差的大小来确定窗口内像素分布的同态性。
2、根据方差的大小,选择最优窗口大小。
一般而言,随着窗口大小的增大,方差也会增大,所以需要在不同的窗口大小中比较选择最优的窗口大小。
3、计算窗口内像素值的均值,根据均值对原图像进行滤波处理。
同态滤波算法是一种利用概率论统计方法的滤波算法,它可以有效地消除图像干扰信号,提高图像的信噪比,改善图像的显示质量,同时也可以有效地保护图像的空间统计特征。
- 1 -。
同态滤波及其实现
同态滤波及其实现一、同态滤波对于一幅由物理过程产生的图像f(x,y),可以表示为照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。
0<i(x,y)<∞,0<r(x,y)<1。
i(x,y)描述景物的照明,变化缓慢,处于低频成分。
r(x,y)描述景物的细节,变化较快,处于高频成分。
因为该性质是乘性的,所以不能直接使用傅里叶变换对i(x,y)和r(x,y)进行控制,因此可以先对f(x,y)取对数,分离i(x,y)和r(x,y)。
令z(x,y) = ln f(x,y) = ln i(x,y) + ln r(x,y)。
在这个过程中,由于f(x,y)的取值范围为[0, L-1],为了避免出现ln(0)的情况,故采用ln ( f(x,y) + 1 ) 来计算。
然后取傅里叶变换,得到 Z(u,v) = Fi(u,v) + Fr(u,v)。
然后使用一个滤波器,对Z(u,v)进行滤波,有S(u,v) = H(u,v) Z(u,v) = H(u,v)Fi(u,v) + H(u,v)Fr(u,v)。
滤波后,进行反傅里叶变换,有 s(x, y) = IDFT( S(u,v) )。
最后,反对数(取指数),得到最后处理后的图像。
g(x,y) = exp^(s(x,y)) = i0(x,y)+r0(x,y)。
由于我们之前使用ln ( f(x,y)+1),因此此处使用exp^(s(x,y)) - 1。
i0(x,y)和r0(x,y)分别是处理后图像的照射分量和入射分量。
二、滤波器H(u,v)由于我们会得到动态范围很大,但我们感兴趣的部分很暗,无法辨认细节的图像。
这可以认为或者实际上就是由于光照不均所造成的。
为了减少光照的影响,增强图像的高频部分的细节,我们可以使用同态滤波来增强对比度,增强细节。
在此情况下,我们可以通过衰减低频成分,增强高频成分来达到我们的目的。
通常可以采用如下高斯高通滤波器的变形滤波来对图像进行处理。
同态滤波
依据: 依据: 图象的灰度由照射分量和反射分 量合成。 反射分量反映图象内容, 量合成 。 反射分量反映图象内容 , 随 图象细节不同在空间上作快速变化。 图象细节不同在空间上作快速变化 。 照射分量在空间上通常均具有缓慢变 化的性质。 化的性质。 照射分量的频谱落在空间低频区 域 , 反射分量的频谱落在空间高频区 域。
H(u,:
(1) z ( x, y) = ln f ( x, y) = ln i( x, y) + ln r ( x, y) (2) F [ z ( x, y)] = F [ln i( x, y)] + F [ln r ( x, y)]
Z (u, v) = I (u, v) + R(u, v)
'
−1
r ( x, y) = F
'
−1
[ H (u, v) R(u, v)]
(5) i ( x, y) = exp[i ' ( x, y)] 0
r0 ( x, y) = exp[r ( x, y)]
'
g ( x, y) = i0 ( x, y)r0 ( x, y)
同态滤波流程图
f(x,y)
ln
FFT
同态滤波( 4.4.5 同态滤波(Homomorphic filtering)
要点: 要点:
• 消除不均匀照度的影响, 增强图象细节。 消除不均匀照度的影响, 增强图象细节。
照度 i( x, y) , 反射系数 r ( x, y)
f ( x, y) = i( x, y)r ( x, y)
若物体受到照度明暗不匀的时候,图象上 若物体受到照度明暗不匀的时候, 对应照度暗的部分,其细节就较难辨别。 对应照度暗的部分,其细节就较难辨别。 同态滤波的目的 目的: 同态滤波的目的:消除不均匀照度的影响 而又不损失图象细节。 而又不损失图象细节。
同态滤波降低代码
同态滤波降低代码同态滤波是一种用于增强图像的技术,其基本原理是对于图像中的不同频率成分进行不同程度的增强,以消除图像中的阴影和背景噪声,并提高图像的对比度和亮度。
同态滤波算法需要迭代计算,因此算法复杂度较高。
以下是一个简单的同态滤波代码示例,可以通过减小迭代次数来降低代码的复杂度和运行时间:```pythonimport numpy as npimport cv2def homomorphic_filter(img, a=0.5, b=1.5, d0=30, n=5):# 转换为灰度图像img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 归一化和对数变换img = np.log(img + 1)# 中心化变换M, N = img.shapecenter = (M//2, N//2)img_centered = np.zeros_like(img)for i in range(M):for j in range(N):img_centered[i,j] = img[i,j] * (-1)**(i+j)# 快速傅里叶变换f = np.fft.fft2(img_centered)# 滤波器HH = np.zeros_like(img_centered)for u in range(M):for v in range(N):D_sq = (u-center[0])**2 + (v-center[1])**2H[u,v] = (b-a)*(1-np.exp(-d0**2/D_sq)) + a# 滤波结果GG = H*f# 快速傅里叶逆变换g = np.real(np.fft.ifft2(G))# 逆中心化变换g_centered = np.zeros_like(g)for i in range(M):for j in range(N):g_centered[i,j] = g[i,j] * (-1)**(i+j)# 对数变换的反变换img_out = np.exp(g_centered) - 1# 归一化img_out = np.uint8(img_out/np.max(img_out)*255)return img_out```在实际应用中,可以先通过缩小图像分辨率或裁剪出图像的中心部分来降低算法的复杂度和加速运行时间。
同态滤波程序
同态滤波程序void CPro2View::OnMixfilter(){ pFile=new CFile("e:\\picture\\za1.bmp",CFile::modeReadWrite|CFile::typeBinary);Dib.Read(pFile);Dib.MakePalette();Filter(&Dib); //调用滤波模块pFile->Close();Invalidate();}BOOL CPro2View::Filter(CDib* pDib){ CPro2Doc* pDoc=GetDocument(); //获取文档类指针int i,j;int m,n;double nRadius=100.0; //滤波半径int nGet=0;double H=0.0;int nWidth=pDib->m_lpBMIH->biWidth;int nHeight=pDib->m_lpBMIH->biHeight;switch(pDib->m_lpBMIH->biBitCount){case 24:m_nRGBBit=3;break;case 32:m_nRGBBit=4;break;default:m_nRGBBit=3;}CSize sizeImageSave=pDib->GetDibSaveDim(); //图像总体数据尺寸double *pDbTemp;BYTE *pBits;int nRGB=0;if(!m_pDbImage){ m_pDbImage=new double[nWidth*nHeight];if(!m_pDbImage) return FALSE;}for(nRGB=0;nRGB<3;nRGB++){ for(j=0;j<nHeight;j++) //获取将要进行处理的图像数据{ pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;for(i=0;i<nWidth;i++){ pDbTemp[i]=(double)(*(pBits+i*m_nRGBBit)); //取出像素灰度值}}for(m=0;m<nHeight;m++) //进行对数变换{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;for(n=0;n<nWidth;n++){ if(pDbTemp[n]==0)continue;pDbTemp[n]=log(pDbTemp[n]);}}//FFT变换double dTmpOne;double dTmpTwo;int nTransWidth;int nTransHeight;//将宽变为4的整数倍dTmpOne=log(nWidth)/log(2);dTmpTwo=ceil(dTmpOne);dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);nTransWidth=(int)dTmpTwo;//将高变为4的整数倍dTmpOne=log(nHeight)/log(2);dTmpTwo=ceil(dTmpOne);dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);nTransHeight=(int)dTmpTwo;complex<double>* pCTData;complex<double>* pCFData;pCTData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];pCFData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];for(m=0;m<nTransHeight;m++)//时域复数清零{ for(n=0;n<nTransWidth;n++){ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(0,0);}}for(m=0;m<nHeight;m++) //给时域复数赋值{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;for(n=0;n<nWidth;n++){ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(pDbTemp[n],0);}}pDoc->FFT_2D(pCTData,nWidth,nHeight,pCFData); //调用FFT处理for(m=0;m<nTransHeight;m++) //滤波{ for(n=0;n<nTransWidth;n++){nGet=m*m+n*n;H=(double)nGet/(nGet+nRadius*nRadius);pCFData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(H*pCFData[m*nTransWidth+n].real(),H*pCFData[m*nTrans Width+n].imag());}}pDoc->IFFT_2D(pCFData,nWidth,nHeight,pCTData); //进行IFFT处理double dTemp;for(m=0;m<nHeight;m++){ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth; //调整处理数据指针for(n=0;n<nWidth;n++){dTemp=pCTData[m*nTransWidth+n].real()*pCTData[m*nTransWidth+n].real() +pCTData[m*nTransWidth+n].imag()*pCTData[m*nTransWidth+n].imag();dTemp=exp(dTemp); //2的幂变换dTemp=sqrt(dTemp)/600;dTemp=min(dTemp,255);pDbTemp[n]=dTemp;}}for(j=0;j<nHeight;j++){pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;for(i=0;i<nWidth;i++){ *(pBits+i*m_nRGBBit)=FloatToByte(pDbTemp[i]); //修改结果数据}}}return TRUE;}。
同态滤波matlab
同态滤波matlab同态滤波是一种图像增强的方法,主要用于消除照明不均匀、雾霾等干扰因素,提高图像的质量和清晰度。
在数字图像处理中,同态滤波是一种经典的频域滤波方法,由于具有消除图像拍摄中光度不均和调整对比度的优点,所以广泛应用于计算机视觉等领域。
同态滤波的核心思想是将一张待处理的图像拆分成两个部分:光度信息和反射信息。
在这个过程中,同态滤波器通过对分离的两个信息进行调整来使处理后的图像具有更好的视觉效果。
同态滤波的应用领域非常广泛,例如医学图像、人脸识别、目标跟踪、数字水印等,以下是利用matlab进行同态滤波的步骤:1. 读取待处理的图像在matlab中,使用imread函数读取待处理图像,如下所示:I = imread('image.jpg');2. 做灰度化处理和预处理同态滤波器只能用于灰度图像的处理,可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。
另外,对于待处理的图像,由于光度信息高低不一,需要使用对数变换进行预处理,使图像的光度值更加均匀。
I = rgb2gray(I);I = double(I);I = log(1 + I);3. 设计同态滤波器同态滤波器是用于处理光度和反射信息的复杂函数,其中需要设置一些参数进行调整,例如截止频率、增益系数等,这些参数的设置要根据具体的应用场景来确定。
在matlab中,可以使用fspecial函数生成同态滤波器,并设置相应的参数。
H = fspecial('homomorphic', N, D0, gamma, C);参数说明:N:滤波器的大小,通常设置为2^n;D0:截止频率,控制低频和高频信息的比例,通常设置为100;gamma:增益系数,控制频谱响应的形状,通常设置为1.5;C:常数,防止分母为0的情况,通常设置为1。
4. 对图像进行滤波使用imfilter函数将设计好的同态滤波器应用到待处理的图像上,得到处理后的图像。
同态滤波的基本步骤
同态滤波的基本步骤同态滤波是一种常用的图像处理方法,可以在保留图像细节的同时增强图像的对比度和亮度。
它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用,如图像增强、图像复原、图像分析等。
同态滤波的基本步骤如下:1. 图像预处理在进行同态滤波之前,首先需要对原始图像进行预处理。
预处理包括去噪、平滑和调整图像的亮度和对比度等操作。
去噪可以使用各种滤波器,如中值滤波器和高斯滤波器。
平滑操作可以通过均值滤波器或高斯滤波器来实现。
调整图像的亮度和对比度可以使用直方图均衡化等方法。
2. 对数变换同态滤波中的一个关键步骤是对数变换。
对数变换可以将原始图像的乘性光照分量和加性反射分量分离开来。
通过对数变换,可以将原始图像中的乘性光照分量转换为加性光照分量,使得图像的对比度增强,同时保留图像的细节信息。
3. 频域滤波在对数变换后,同态滤波将图像从空域转换到频域。
频域滤波可以通过对图像的傅里叶变换来实现。
傅里叶变换将图像转换为频域表示,可以对图像的频域进行滤波操作。
常用的频域滤波方法包括低通滤波和高通滤波。
低通滤波可以保留图像的低频成分,而抑制高频噪声和细节。
高通滤波则相反,可以增强图像的细节和边缘信息。
4. 反变换经过频域滤波后,需要将图像从频域转换回空域。
这一步骤可以通过傅里叶逆变换来实现。
傅里叶逆变换将图像从频域恢复到空域,得到最终的同态滤波结果。
5. 后处理同态滤波的最后一步是后处理。
后处理可以进一步增强图像的对比度和亮度,或者去除滤波过程中引入的噪声和伪影。
常见的后处理方法包括直方图均衡化、中值滤波和边缘增强等。
同态滤波作为一种基于频域的图像处理方法,可以有效地增强图像的对比度和亮度,并保留图像的细节信息。
它在许多领域都有广泛的应用,如医学图像处理、地质勘探、无损检测等。
通过掌握同态滤波的基本步骤,我们可以更好地理解和应用这一技术,从而提高图像处理的效果和质量。
第5章语音的同态滤波及倒谱分析
第5章语音的同态滤波及倒谱分析第5章语音的同态滤波及倒谱分析5.1概述5.2同态信号处理的基本原理5.3复倒谱和倒谱5.4语音信号两个卷积分量复倒谱的性质5.5避免相位卷绕的算法5.6语音信号的复倒谱分析实例5.1概述一帧语音信号=声门激励信号声道冲激响应注意:此处符号表示卷积运算语音分析的目的:将激励源与声道冲激响应分开来分别进行研究,它们被广泛用于各种语音编码、合成、识别以及说话人识别。
在这一章中讨论的同态处理方法是一种非线性方法.它能将两个信号通过乘法合成的信号或通过卷积合成的信号分开.对于语音信号,我们的目的是要从声道冲激响应分量与激励分量的卷积中分开各原始分量本章主要讨论卷积同态系统,以及它在语音处理中的应用,如基音检测、共振峰分析以及同态声码器等.5.1概述“解卷”,即将各卷积分量分开,有时也称作反卷积。
对语音信号解卷的好处:1)可对激励源进行研究,因而可以了解语音段是属于浊音还是清音,及确定浊音的基音频率2)可对声道冲激响应进行研究,因而可以了解声道特性及共振峰解卷算法分为两大类:第一类算法是“参数解卷”,包括线性预测分析等。
第二类为“非参数解卷”,同态信号处理是其中最重要的一种。
5.1概述分离组合信号所采用的方法:1)分离加性信号常采用线性滤波的方法:2)分离非加性组合(如乘性或卷积性组合)信号,常采用同态滤波技术。
同态滤波是一种非线性滤波,但它服从广义叠加原理。
5.1概述广义叠加原理小四边形表示输入矢量之间的运算、小三角形表示输入矢量与标量之间的运算、小圆形表示输出矢量之间的运算、小菱形表示输出矢量与标量之间的运算。
输入矢量之间的运算和输出矢量之间的运算可以为:加法、乘法或卷积等运算。
输入矢量或输出矢量与标量之间的运算可以为:乘法、幂或开方等运算5.1概述广义叠加原理数学表达:同态系统的规范形式:5.1概述对语音信号进行同态分析后将得到其倒谱参数,所以同态分析也称为倒谱分析。
由于对语音信号分析是以帧为单位进行的,所以得到的是短时倒谱参数。
python同态滤波实现代码
python同态滤波实现代码Python同态滤波,也称为同态加密,是一种常用的加密算法,可以对数字信号进行变形,使得原有的信号可以通过滤波器进行加密和解密。
同态滤波,可以对信号进行非线性操作,包括对数运算、平方以及开方计算等。
同态加密的基本原理是:在原有的数据加密算法中,数据需要先被加密,然后再解密。
但是,在同态加密中,算法不仅能够加密数据,还能进行计算,不需要解密即可输出结果。
这样,保护了数据的加密安全性的同时,也使得数据计算变得更加方便和高效。
下面请跟我一起学习如何用Python实现同态滤波:1.导入所需库我们需要导入的库有:numpy、math、scipy等。
import numpy as npimport mathfrom scipy.fftpack import fft2.实现同态滤波函数下面是同态滤波函数的实现代码:def homomorphic_filter(path, window_size=15, Q=0.1):# 读取音频数据data, fs = librosa.load(path)# 求取音频信号的长度data_len = len(data)# 转换到频率域fft_data = fft(data)# 设置中心频率c = 2# 初始化一个高斯窗window = np.zeros(data_len)for i in range(data_len):window[i] = math.exp(-1 * (i - data_len / 2) ** 2 / (2 * window_size ** 2))# 将窗口做傅里叶变换window_fft = fft(window)# 设置参数h和alphah = np.zeros(data_len)alpha = np.zeros(data_len)for i in range(c, data_len - c):h[i] = 1 - math.exp(-1 * Q * ((i - c) ** 2))alpha[i] = 1.0 / (1 + h[i])# 进行同态滤波filtered_data = alpha * fft_datareturn np.real(ifft(filtered_data))以上代码中,首先将音频数据读取出来,转换到频率域。
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同态滤波程序
void CPro2View::OnMixfilter()
{ pFile=new CFile("e:
\\picture\\za1.bmp",CFile::modeReadWrite|CFile::typeBinary);
Dib.Read(pFile);
Dib.MakePalette();
Filter(&Dib); //调用滤波模块
pFile->Close();
Invalidate();
}
BOOL CPro2View::Filter(CDib* pDib)
{ CPro2Doc* pDoc=GetDocument(); //获取文档类指针
int i,j;
int m,n;
double nRadius=100.0; //滤波半径
int nGet=0;
double H=0.0;
int nWidth=pDib->m_lpBMIH->biWidth;
int nHeight=pDib->m_lpBMIH->biHeight;
switch(pDib->m_lpBMIH->biBitCount)
{
case 24:
m_nRGBBit=3;
break;
case 32:
m_nRGBBit=4;
break;
default:
m_nRGBBit=3;
}
CSize sizeImageSave=pDib->GetDibSaveDim(); //图像总体数据尺寸
double *pDbTemp;
BYTE *pBits;
int nRGB=0;
if(!m_pDbImage)
{ m_pDbImage=new double[nWidth*nHeight];
if(!m_pDbImage) return FALSE;
}
for(nRGB=0;nRGB<3;nRGB++)
{ for(j=0;j<nHeight;j++) //获取将要进行处理的图像数据
{ pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;
pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;
for(i=0;i<nWidth;i++)
{ pDbTemp[i]=(double)(*(pBits+i*m_nRGBBit)); //取出像素灰度值
}
}
for(m=0;m<nHeight;m++) //进行对数变换
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;
for(n=0;n<nWidth;n++)
{ if(pDbTemp[n]==0)
continue;
pDbTemp[n]=log(pDbTemp[n]);
}
}
//FFT变换
double dTmpOne;
double dTmpTwo;
int nTransWidth;
int nTransHeight;
//将宽变为4的整数倍
dTmpOne=log(nWidth)/log(2);
dTmpTwo=ceil(dTmpOne);
dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);
nTransWidth=(int)dTmpTwo;
//将高变为4的整数倍
dTmpOne=log(nHeight)/log(2);
dTmpTwo=ceil(dTmpOne);
dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);
nTransHeight=(int)dTmpTwo;
complex<double>* pCTData;
complex<double>* pCFData;
pCTData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];
pCFData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];
for(m=0;m<nTransHeight;m++)//时域复数清零
{ for(n=0;n<nTransWidth;n++)
{ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(0,0);
}
}
for(m=0;m<nHeight;m++) //给时域复数赋值
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;
for(n=0;n<nWidth;n++)
{ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(pDbTemp[n],0);
}
}
pDoc->FFT_2D(pCTData,nWidth,nHeight,pCFData); //调用FFT处理
for(m=0;m<nTransHeight;m++) //滤波
{ for(n=0;n<nTransWidth;n++)
{
nGet=m*m+n*n;
H=(double)nGet/(nGet+nRadius*nRadius);
pCFData[m*nTransWidth+n]=
complex<double>(H*pCFData[m*nTransWidth+n].real(),H*pCFData[m*nTrans Width+n].imag());
}
}
pDoc->IFFT_2D(pCFData,nWidth,nHeight,pCTData); //进行IFFT处理
double dTemp;
for(m=0;m<nHeight;m++)
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth; //调整处理数据指针
for(n=0;n<nWidth;n++)
{
dTemp=pCTData[m*nTransWidth+n].real()*pCTData[m*nTransWidth+n].real() +pCTData[m*nTransWidth+n].imag()*pCTData[m*nTransWidth+n].imag();
dTemp=exp(dTemp); //2的幂变换
dTemp=sqrt(dTemp)/600;
dTemp=min(dTemp,255);
pDbTemp[n]=dTemp;
}
}
for(j=0;j<nHeight;j++)
{
pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;
pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;
for(i=0;i<nWidth;i++)
{ *(pBits+i*m_nRGBBit)=FloatToByte(pDbTemp[i]); //修改结果数据
}
}
}
return TRUE;
}。