彩色图像的同态滤波
基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法
块效应的去除 ，色调和饱和度 分量保持 不变 。实验结果表 明，该方 法不但 有效改善 了光照 不均对 图像 的影响 ，而且使 图像 色彩保持 良好 ，图像 中的细节更为清晰 ，性能上优 于传统 的同态滤波。 关键词 ：彩 色图像 增强；光照不均 ；离散 余弦变换 ；同态滤波 ；块效应
中 图法 分 类 号 ：ＴＰ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献 标 识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ ０ ０ ０ — ７ ０ ２ ４（ ２ ０ １ ３ ）０ ５ — １ ７ ５ ２ — ０ ５
ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｃ ｏ ｓ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ ＤＣＴ）ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ Ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ
２ ． 南京 电子技 术研 究所 ，江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ３ ９ ）
摘 要 ：对 于光照 不均 的彩 色图像 ，由于传统的 同态滤波 器没有充分考虑 图像的 空间局部特 性 ，同态滤波后的 图像 在局部
对 比 度 增 强 效 果 上 ，不 能 令 人 满 意 。 为此 ， 结合 Ｄ Ｃ Ｔ 变换 的优 点 ，提 出 了基 于 分 块 Ｄ Ｃ Ｔ 变换 的 同 态 滤 波 算 法 ， 可 以获 得 很 好 的 局 部 对 比度 增 强效 果 。 为 了 消 除 分 块 滤 波 引起 的 块 效 应 ，提 出 了基 于 重 叠 块 的 块 效 应 消 除 方 法 。 同 时 ， 为 了保 留原 始 图像 的 色彩 信 息 ，提 出将 图像 从 Ｒ Ｇ Ｂ颜 色 空 间转 换 到 ＨＳ Ｖ 颜 色空 间 ，仅 对 亮度 分 量 进 行 基 于 Ｄ Ｃ Ｔ 变换 的 同 态 滤 波 及
同态滤波的原理
同态滤波的原理
嘿，朋友！今天咱来聊聊同态滤波的原理，保证让你觉得超有趣！
想象一下，你在一个昏暗的房间里，想要看清房间里的东西，这时候你打开了一盏灯，一下子，一切都变得清晰可见了！同态滤波就有点像这盏灯呢！
同态滤波啊，它主要是针对图像或者信号来处理的。
比如说，你有一张照片，可能因为光线不好啥的，有些地方很暗，看不清细节。
这时候同态滤波就出马啦！它就像一个神奇的魔法师，能把暗的地方变亮，把亮的地方适当调整，让整个图像变得更加清晰、漂亮！
再比如，你在听音乐的时候，可能有些声音很嘈杂，让你根本听不清主要的旋律。
而同态滤波就好像能把那些嘈杂的声音给过滤掉，让好听的旋律更加突出！是不是很厉害？
咱具体说说它的原理哈。
同态滤波会把图像或者信号分成两个部分，一个是光照的部分，就好像白天的太阳，决定了整体的明亮程度；另一个是反射的部分，就像物体本身的颜色和质地。
然后呢，对这两个部分分别进行处
理，最后再合到一起。
这就像给一幅画先打底色，再仔细描绘细节一样，最后呈现出的效果那可就大不一样啦！
我跟你说，我上次处理一张老照片的时候，哇塞，用了同态滤波后，那照片简直就跟新拍的一样！原来模糊不清的人脸一下子就清楚了，我高兴得都要跳起来了！
总之啊，同态滤波就是这么神奇又好用的东西！它能让那些不怎么完美的图像和信号变得焕然一新，让我们能更好地欣赏和理解它们。
所以呀，可千万别小瞧了这个同态滤波哦！它真的能给我们带来很多惊喜呢！。
彩色图像的同态滤波
彩色图像的同态滤波
生物医学工程学院
彩色图像的同态滤波
问题阐述
问题产生：照度不均引起图像区域亮度 不同，使图像上暗区细节较难辨别。
问题阐述
算法介绍
算法介绍
程序见文件：GSHS.m
算法介绍 ——高斯滤波二
程序见文件：TTLB.m
算法介绍
参数不同 滤波器不同
一、RGB高斯滤波器
D(u,v) (uM)2(vN)2
2
2
D （ 2u， v） c
H (u,v)(gH g)L 1 [e D 02 ]gL
二、HSV高斯滤波器
-cD （ u， v）
R的参数为c=2.00，rh=5.0，rl=0.6； G的参数c1=2.00，rh1=2.7，rl1=0.7； B的参数c2=10.0，rh2=5.0，rl2=0.6;
参数讨论总结
算法一：RGB色彩空间参数分析
1.当c=1.00，rl=0.1~0.8，rh变化时，图像、直方图没有明显变化。
2.当c=1.00，rh=1.1~1.8，rl变化时，图像亮度发生明显变化。 rl较小时，灰度级低的部分几乎全部丢失，rl=0.5,0.6时，灰度级低 的部分被展宽； 3.当rl=0.2~0.4，rh=1.5，c变化时，c=1、2时的直方图中灰度级低的 分布比c=1.5、2.5时效果好。 因此，c选2。（见程序duibi.m）
图像的亮度由照射分量RL和反射分量RH合成。
照射分量的频谱落在空间低频区域； 反射分量反应图像细节，频谱落在空间高频区域。
算法介绍
--DF频率特性&H-D曲线
同态滤波——精选推荐
同态滤波在⽣活中会得到这样的图像，它的动态范围很⼤，⽽我们感兴趣的部分的灰度⼜很暗，图像细节没有办法辨认，采⽤⼀般的灰度级线性变换法是不⾏的。
图像的同态滤波属于图像频率域处理范畴，其作⽤是对图像灰度范围进⾏调整，通过消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时⼜不损失亮区的图像细节. 我们⼈眼能分别得出图像的灰度不仅仅是由于光照函数（照射分量）决定，⽽且还与反射函数（反射分量）有关，反射函数反映出图像的具体内容。
光照强度⼀般具有⼀致性，在空间上通常会有缓慢变化的性质，在傅⽴叶变换下变现为低频分量，然⽽不⼀样的材料的反射率差异较⼤，经常会引起反射光的急剧变化，从⽽使图像的灰度值发⽣变化，这种变化与⾼低频分量有关。
为了消除不均匀照度的影响，增强图像的⾼频部分的细节，可以采⽤建⽴在频域的同态滤波器对光照不⾜或者有光照变化的图像进⾏处理，可以尽量减少因光照不⾜引起的图像质量下降，并对感兴趣的景物进⾏有效增强，这样就在很⼤程度上做到了原图像的图像增强。
同态滤波是⼀种在频域中进⾏的图像对⽐度增强和压缩图像亮度范围的特殊⽅法。
同态滤波器能够减少低频并且增加⾼频，从⽽能减少光照变化并锐化边缘细节。
图像的同态滤波技术的依据是图像获取过程中的照明反射成像原理。
它属于频域处理,作⽤是对图像灰度范围进⾏调整,通过消除图像上照明不均的问题。
⾮线性滤波器能够在很好地保护细节的同时, 去除信号中的噪声,同态滤波器就是⼀种⾮线性滤波器,其处理是⼀种基于特征的对⽐度增强⽅法,主要⽤于减少由于光照不均匀引起的图像降质,并对感兴趣的景物进⾏有效地增强。
同台系统适⽤于服从⼴义叠加原理，输⼊和输出之间可以⽤线性变化表⽰的系统。
图像的同态滤波是基于以⼊射光和反射光为基础的图像模型上的，如果把图像函数表⽰为光照函数，即照射分量与反射分量两个分量的乘积，那么图像的模型可以表⽰为，其中，。
的性质取决于成像物体的表⾯特性。
通过对光照分量和反射分量的研究可知，光照分量⼀般反映灰度的恒定分量，相当于频域中的低频信息，减弱⼊射光就可以起到缩⼩图像灰度范围的作⽤；⽽反射光与物体的边界特性是密切相关的，相当于频域中的⾼频信息，增强反射光就可以起到提⾼图像对⽐度的作⽤。
同态滤波在红外图像增强中的应用
影响校正的结果。本文提出一种改进的同态滤波方法消除红外图像中
的噪声场，有效突出人形目标，同时去除了滤波带来的边缘伪迹。
２ 同态滤波方法
２．１ 同态滤波原理
图像的同态滤波技术的依据是图像获取过程中的照明反射成像原
理。它属于频域处理，作用是对图像灰度范围进行调整，通过消除图像
上照明不均的问题，增强图像细节。首先建立在光照下获得景物图像的
１ 引言 为了有效的充分利用整个企业的人力、资金、物资等资源，达到人 尽其才、物尽其用的目的，更好地为海尔供货，海威电子公司于 ２００７ 年 决定为企业量身定做一套新的 ＥＲＰ （Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｐｌａｎｎｉｎｇ 企业 资源计划）系统。新版 ＥＲＰ 系统包括了从定单销售到车间生产、运输、 容器管理、人力资源管理、材料管理、采购管理等除财务之外的全套 ＥＲＰ 模块，而且能满足多个子公司同时运行的要求［１］。 ２ 系统流程及功能模型 ２．１ 采购管理流程 各部门根据生产实际需要材料填报材料采购申请单，然后经部门 领导进行审批，采购科对经过审批的采购单按材料进行汇总，分不同的 供应商生成对应的采购单，此张采购单需通过总经理批准，最后进行采 购。图 １ 为采购管理的流程图。
基金项目：本文系企业 ＥＲＰ 横向项目（３Ｒ１０８７４０４５３７），福建省青年人才项目（２００８Ｆ３０６５），华侨大学科研基金资助项目（０８ＢＳ５０９） 。 作者简介：姜立君（１９７８－），男，工程硕士，助教，主要从事软件管理系统的开发研究 。
参考文献 ［１］徐军，向健华，粱昌洪．最大化背景模型用于检测红外图像中的 弱小目标．光子学报，２００２，３１ （１２）：１４８４－１４８６． ［２］Ｗａｌｌｉｓ Ｒ． Ａｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ｓｐａｃｅ ｖａｒｉａｎｔ （下转第 ３５９ 页）
浅谈图像平滑滤波和锐化的区别及用途总结
浅谈图像平滑滤波和锐化的区别及⽤途总结空域滤波技术根据功能主要分为与滤波。
能减弱或消除图像中的⾼频率分量⽽不影响低频分量，⾼频分量对应图像中的区域边缘等值具有较⼤变化的部分，可将这些分量滤去减少局部起伏，使图像变得⽐较平滑。
也可⽤于消除噪声，或在提取较⼤⽬标前去除太⼩的细节或将⽬标的⼩间断连接起来。
滤波正好相反，滤波常⽤于增强被模糊的细节或⽬标的边缘，强化图像的细节。
⼀、基本的灰度变换函数1.1.图像反转适⽤场景：增强嵌⼊在⼀幅图像的暗区域中的⽩⾊或灰⾊细节，特别是当⿊⾊的⾯积在尺⼨上占主导地位的时候。
1.2.对数变换（反对数变换与其相反）过程：将输⼊中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。
⽤处：⽤来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更⾼灰度级的值。
特征：压缩像素值变化较⼤的图像的动态范围。
举例：处理傅⾥叶频谱，频谱中的低值往往观察不到，对数变换之后细节更加丰富。
1.3.幂律变换（⼜名：伽马变换）过程：将窄范围的暗⾊输⼊值映射为较宽范围的输出值。
⽤处：伽马校正可以校正幂律响应现象，常⽤于在计算机屏幕上精确地显⽰图像，可进⾏对⽐度和可辨细节的加强。
1.4.分段线性变换函数缺点：技术说明需要⽤户输⼊。
优点：形式可以是任意复杂的。
1.4.1.对⽐度拉伸：扩展图像的动态范围。
1.4.2.灰度级分层：可以产⽣⼆值图像，研究造影剂的流动。
1.4.3.⽐特平⾯分层：原图像中任意⼀个像素的值，都可以类似的由这些⽐特平⾯对应的⼆进制像素值来重建，可⽤于压缩图⽚。
1.5.直⽅图处理1.5.1直⽅图均衡：增强对⽐度，补偿图像在视觉上难以区分灰度级的差别。
作为⾃适应对⽐度增强⼯具，功能强⼤。
1.5.2直⽅图匹配（直⽅图规定化）：希望处理后的图像具有规定的直⽅图形状。
在直⽅图均衡的基础上规定化，有利于解决像素集中于灰度级暗端的图像。
1.5.3局部直⽅图处理：⽤于增强⼩区域的细节，⽅法是以图像中的每个像素邻域中的灰度分布为基础设计变换函数，可⽤于显⽰全局直⽅图均衡化不⾜以影响的细节的显⽰。
彩色图像薄云去除论文
彩色图像薄云去除研究[摘要]分析了彩色图像的成像模式，提出了一种新的彩色图像薄云去除方法。
首先将彩色图像进行his变换，对云雾信息集中的i分量进行同态结合小波去云处理，然后进行反变换，得到去云后的彩色图像。
实验表明，该方法取得了较好的去云效果。
[关键词]彩色图像 his变换同态滤波小波变换中图分类号：o438 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）04-0281-011、引言在彩色图像特别是彩色遥感影像中，存在着大量的云雾噪声区域，给数字图像的进一步处理和识别带来了困难，因此，怎样有效的补偿或者消除云雾信息，有着重大的意义和应用价值。
针对彩色遥感影像，本文提出了对彩色图像亮度分量i进行同态结合小波去云处理算法。
介绍了彩色图像的成像编码格式，提出了同态结合小波去云算法并选取带有云雾的彩色图像加以实现，同时利用其他方法进行去云。
最后给出了实验结果并进行了分析和讨论。
2、彩色图像的成像编码格式彩色图像最常用的有两种编码格式：rgb格式和his格式。
rgb 格式方法，图像rgb三个通道内的数据都需处理，且容易造成色彩的变化或信息丢失。
所以对彩色图像的处理，通常使用his格式的编码方式。
在his格式中，包含图像彩色信息的两个参数是色相h（代表图像的频谱特征）和饱和度s（表征色彩的纯度），i则表示强度或亮度，确定了像素的整体亮度，丢掉了彩色信息。
用his坐标表示彩色图像，能有效的将图像的空间特性与光谱特征分离开来分开处理，有利于图像光谱信息的保持，减小色彩变化带来的信息丢失，处理方式也更为灵活。
3、彩色图像去云方法彩色图像去云，通常首先对图像进行his变换后对i分量进行同态结合小波去云处理，然后进行反变换，得到去云后的彩色图像。
3.1 同态滤波法同态滤波的主要原理就是通过傅里叶变换将图像变换到频率域，然后通过选取合适的滤波器以及截止频率将薄云相对集中的低频区域提取并滤除掉，再进行傅里叶反变换，由此得到去除薄云的图像。
数字图像处理复习题201211
《数字图像处理》参考题型一、名词解释：1.数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元)，各点(或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。
2.图像:是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。
3.数字图像处理:采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。
4.图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
5.灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
或:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
6.细化:提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。
7.8-连通的定义:对一具有值V的像素p和q，如果q在集合N8(p})中，则称这两个像素是8-连通的。
8.中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。
9.像素的邻域:邻域是指一个像元(x, y)的邻近(周围)形成的像元集合。
像素的四邻域:像素P（x,y）的4-邻域是:(x+l,y),(x-l,y),(x,y+1), (x,y-1)。
10.直方图均衡化:直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。
11.采样:对图像f (x, y})的空间位置坐标(x, y )的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
12.量化:把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。
称之为最化，即采样点亮度的离散化。
13.灰度图像:指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息 ,没有颜色信息。
14.图像锐化:是增强图象的边缘或轮廓。
1. 图像工程2.频率域3. 名义分辨率4. 灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图象中该灰度级的像素的个数。
光照不均匀图像的同态滤波改善方法
分类号：TN911.73 U D C：D10621-408-(2012)1728-0 密级：公开编号：2008031050成都信息工程学院学位论文光强不均匀图像的同态滤波改善方法研究论文作者姓名：田晓振申请学位专业：电子科学与技术申请学位类别：工学学士指导教师姓名（职称）：苏礼坤（副教授）论文提交日期：2012年06月01日光强不均匀图像的同态滤波改善方法研究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。
为了消除数字图像中的照度不均匀性,本文对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论,分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上研究了基于同态滤波的数字图像照度不均匀校正技术。
该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像既消除了不足照度的影响而又不损失图像的细节。
结果表明:经处理后的图像,局部对比度增强效果明显,较好地保持了图像的原始面貌,取得了预期的理想滤波效果。
该方法能有效恢复不均匀光照背景,为实际图像处理应用提供了有效的前期处理。
关键词：光照不均匀；图像增强；同态滤波The research of homomorphic filteringto improve light intensity and uneven imageAbstractThe limitation of imaging condition in actual environment causes sometimes the non-uniform back ground light on the images. Aimed at the elimination of uneven illumination in digital images, existing techniques for the correction of unevenness of illumination are classified and discussed, and the basis of its algorithmic error analyzed. A new for the correction of unevenness elimination technique based on homomorphic filtering is proposed. By giving attention both to the frequency domain and space domain of the image, this technique results in better quality, less error in the resulting image,and the time spent is also relatively small. It is shown that the method performs well in enhancing the local contrast of an image while maintaining its global appearance, and the expected filter effect is achieved. Experimental results show that the proposed method can recover the non-uniform lighting background robustly, and is a useful preprocessing step in practical image processing applications.Key words:Non-uniform lighting; Image enhancement; homomorphic filtering目录论文总页数：20页1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2研究现状及发展趋势 (2)1.3研究方法 (2)2光照不均匀图像目前改善方法 (3)2.1以直方图均衡化法为代表的灰度变换法 (3)2.2基于感知理论（Retinex理论）的增强方法 (4)2.3梯度域图像增强方法 (6)2.4背景拟合法恢复光照不均匀图像 (7)2.5基于小波变换的照度不均匀改善技术 (7)3同态滤波的原理 (8)3.1基本概念 (8)3.2同态信号处理 (8)3.2.1相乘信号的同态滤波处理 (9)3.2.2卷积信号的同态滤波处理 (10)4 用同态滤波技术改善光照不均匀图像 (11)4.1简单的图像形成模型和特性 (11)4.2同态滤波改善图像的数学模型 (12)4.3同态滤波函数的确定 (13)4.4计算机仿真 (14)结论 (18)参考文献 (18)致谢 (20)声明 (21)1引言1.1 课题背景图像是人类获取和交换信息的主要来源，是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，所以，图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究示图感知的有效工具。
2022秋国家开放大学《数字与图像处理》形考1-4答案
2022秋国家开放大学《数字与图像处理》形考1-4答案形考11.下面说法正确的是（B）A.基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换B.基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C.基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D.基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好2.采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B）A.图像整体偏暗B.图像整体偏亮C.图像细节淹没在暗背景中D.图像同时存在过亮和过暗背景3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A）A.RGBB.CMY或CMYKC.HISD.HSV4.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
（B）A.平均灰度B.图像对比度C.图像整体亮度D.图像细节5.维纳滤波器通常用于（C）A.去噪B.减小图像动态范围C.复原图像D.平滑图6.高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（B）A.巴特沃斯高通滤波器B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器7.彩色图像增强时，（C）处理可以采用RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8.（B）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9.下列算法中属于图象锐化处理的是：（C）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波10.采用模板［-1 1］T主要检测（A）方向的边缘。
A.水平B.45oC.垂直D.135o11.中值滤波器（AC）A.和最大值滤波器可能有相同的滤波结果B.和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果C.和中点滤波器可能有相同的滤波结果D.和中点滤波器不可能有相同的滤波结果12.要把图像中某个频率范围中的成分除去，除可以使用带阻滤波器外，还可以使用（CD）A.低通滤波器B.高通滤波器C.带通滤波器D.低通滤波器和高通滤波器13.磁共振信号（BC）A.取决于物体内中子的密度B.可以用帮助确定物体内质子的密度C.可用来帮助重建问题的物体内的自旋密度分布函数D.仅与空间有关而与时间无关14.梯度算子：（AD）A.可以检测阶梯状边缘B.可以消除随机噪声C.总产生双像素宽边缘D.总需要两个模板15.为利用断层重建实现3-D 重建，一定要（BD）A.使用扇束扫描投影B.使用锥束扫描投影C.使用多个发射源D.使用多个接收器16.拉普拉斯算子：（BC）A.是一阶微分算子B.是二阶微分算子C.包括一个模板D.包括两个模板17.噪声对利用直方图取阈值分割算法的影响源于：（ACD）A.噪声会使得直方图不平衡B.噪声会减小直方图的峰间距离C.噪声会填满直方图的谷D.噪声会使得直方图产生新的峰18.算术编码（ACD）A.的硬件实现比哈夫曼编码的硬件实现要复杂B.在信源符号概率接近时，比哈夫曼编码效率高C.在JPEG的扩展系统中被推荐来代替哈夫曼编码D.中不存在源符号和码字间一一对应关系19.在对图像编码前，常将2-D像素矩阵表达形式进行转换（映射）以获得更有效的表达形式，这种转换：（ABC）A.减少了像素间冗余B.可反转，也可能不可反转C.压缩了图像的动态范围D.这种映射与电视广播中隔行扫描消除的是同一种数据冗余20. 以下分割方法中属于区域算法的是：（AD）A.分裂合并B.哈夫变换C.边缘检测D.阈值分割21.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（×）22.数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系（√）23.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成（×）24.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的（√）25.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（×）26.矩阵坐标系与直角坐标系一致（×）27.数字图像坐标系与直角坐标系一致（×）28.可以用f(x,y)来表示一个在3-D空间中的客观景物的投影（√）29.可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像（√）30.共点直线群的Hough变换是一条正弦曲线（√）形考21.高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
同态滤波
Principle and application of homomorphic filtering
计量测试工程学院 研一6班 田珀睿
同态滤波的原理
The principle of homomorphic filtering
同态变换
同态变换一般是指将非线性组合信号通 过某种变换，使其变成线性组合信号，从而 可以更方便的运用线性操作对信号进行处理。
S(u,v)=H(u,v)Z(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v)
逆变到空间域
s(x,y)=F-1(S(u,v))
再取指数得最终处理结果
f’(x,y)=exp(s(x,2
04
一般来说，图像通常由物体反射的光组成。 图像F(x，y)的基本性质可分为两个部分： (1)被观察场景的光源入射量—照射强度i（illumination）； (2)场景中物体反射的光量—反射强度r（reflection）； 这部分光被称为照明和反射分量，分别表示为i(x，y)和r(x， y)。函数i和r以乘法方式组合给出图像函数f： z(x,y) = i(x,y)r(x,y)
同态滤波的应用
The application of homomorphic filtering
同态滤波广泛应用在图像、语言、雷达，地震等邻域中
在生活中会得到这样的图像，它的动态范围很大(即： 黑的部分很黑，白的部分很白)，而感兴趣的部分的灰度又 很暗(即灰度级范围很小)，分不清物体的灰度层次和细节。
同态滤波
同态滤波是一种非线性滤波，首先由某种特征 系统把按某种运算规则（乘法或卷积）混杂在一起 的信号变换成叠加性的信号，再运用特征系统的逆 系统进行变换，把原始信号恢复出来
基于同态滤波的彩色图像增强算法的改进与实现
技术平台与其他边坡支护类型相比，土钉支护施工技术的优势更加明显，在该工程基坑施工过程中，根据地质情况合理选用适合的土钉，采用击入钉不注浆，加强施工质量监控，提高了土钉支护的抗压力和承载力，使得基坑施工质量更加安全，边坡更加稳固，土钉性能更加稳定，大大加快了施工进度，极大地缩短了工程工期，该项技术的应用使得施工单位对土地的占用量极小，降低了工程造价，为施工单位带来更大的经济效益，同时实现了更好的社会效益，值得借鉴和广泛推广。
参考文献：［1］王涛,杨江帆.土钉墙支护技术在建筑工程软土基坑开挖施工中的应用［J］.企业技术开发,2013,(5).［2］袁翔君.探讨基坑边坡支护施工技术的应用［J］.城市建筑,2012,32(90).［3］曾军.探讨建筑工程基坑边坡支护施工技术应用［J］.中华民居,2013,(6).［4］秦先.如何加强基坑边坡支护施工的安全措施［J］.陕西建筑,2012,32 (68). 基于同态滤波的彩色图像增强算法的改进与实现韩美林，杨 琳（商洛学院电子信息与电气工程学院，陕西 商洛 726000）摘 要：彩色图像较灰度图像而言其视觉效果更符合人眼特性且利于分析研究，但传统同态滤波算法对彩色图像的改善效果并不理想。
因此本文首先对决定图像增强效果的传递函数进行改进，对传递函数采用一种新的S型曲线。
虽然图像改善效果并不明显，但改进后的算法减少了运行时间和参数。
最后，提出了一种结合有限对比度自适应直方图均衡（CLAHE）和改进型同态滤波的算法。
仿真结果表明，利用CLAHE对经过改进的同态滤波算法进行修正，在较少的参数下，修正后的图像不仅有效提升了彩色图像的亮度和对比度，而且也满足人眼的视觉效果。
关键词：图像增强；同态滤波；有限对比度自适应直方图均衡1 传递函数的同态滤波 1.1 构造新传递函数彩色图像较灰度图像而言其视觉效果更符合人眼特性且利于分析研究，彩色图像的同态滤波（Homomorphic filtering）不仅避免了由傅里叶变换带来的失真，此外使彩色图像在不损失图像细节的基础上增强了图像细节，并且消除了照明不均的问题。
基于离散余弦变换的图像光照校正方法
基于离散余弦变换的图像光照校正方法
毕春艳;徐晋;雷印杰
【期刊名称】《机械与电子》
【年(卷),期】2010()S1
【摘要】提出了一种基于对数域离散余弦变换的图像光照校正算法。
该算法对彩色图像的R,G,B三个分量分别进行预处理,对图像做DCT变换,结合同态滤波思想,通过操作低频分量实现对彩色图像的光照校正。
实验结果表明,该方法能够有效地对待测图像的光照变化进行校正。
【总页数】3页(P320-322)
【关键词】彩色图像;DCT;光照校正
【作者】毕春艳;徐晋;雷印杰
【作者单位】四川大学锦江学院电子信息工程系;四川大学电子信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TH-39
【相关文献】
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电子科技大学830数字图像处理考研真题2001到2016年(2001到2013年含答案)
共3页第1页 电子科技大学
2016年攻读硕士学位研究生入学考试试题
考试科目： 830 数字图像处理
注：所有答案必须写在答题纸上，写在试卷或草稿纸上均无效。
1、（45分）简答题（每题5分）
（1）简述梯度法与Laplacian 算子检测边缘的异同点。
（2）简述霍夫变换用于边缘检测的原理。
（3）简述一幅灰度图像的直方图分布与亮度及对比度之间的关系。
（4）对于椒盐噪声，中值滤波与均值滤波相比，哪个滤波效果好？为什么？
（5）假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么？
（6）非锐化掩蔽方法实现图像增强的基本步骤是什么？
（7）用理想低通滤波器平滑图像时，如果理想低通滤波器的截止频率选择不恰当，就会在
结果图像上出现很强的振铃效应。
试从原理上解释振铃效应的产生原因。
（8）简述如何利用数学形态学方法滤除图像噪声。
（9）图像的同态滤波主要是为了解决什么问题？其实现过程包括哪些步骤？
2、（10分）用模板 H 对图像 I 进行一阶微分锐化（边缘的图像不予处理）。
3、（10分）用灰度阈值法对下面的图像进行二值化：。
同态滤波器
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)|
6.5 空域技术与频域技术
频域增强技术与空域增强技术有密切的联系。 一、许多空域增强技术可借助频域概念来分 析和帮助设计。 二、许多空域增强技术可转化到频域来实现， 而许多频域增强技术也可转化到空域来实 现。
6.5.1 空域技术的频域分析
• 借助频域的概念对空域滤波的工作原理进行分析
• •
•
常比较直观。 空域滤波主要包括平滑滤波和锐化滤波。 平滑滤波是要滤除不规则的噪声或干扰的影响。 从频域的角度看，不规则的噪声具有较高的频率， 可用具有低通能力的频域滤波器来滤除。所以空 域的平滑滤波对应频域的低通滤波。 锐化滤波是要增强边缘和轮廓处的强度。边缘和 轮廓处都具有较高的频率，可用具有高通能力的 频域滤波器来增强。所以，空域的锐化滤波对应 频域的高通滤波。
其中A≥B，σ1>σ2。 注意这里的空域高斯滤波器取值有正有负，而且随着x的增 加，一旦h(x)取负值后再也不会变为正值。由上面的讨论可 知，空域的锐化滤波或频域的高通滤波可用两个空域的平滑 滤波器或两个频域的低通滤波器来实现。由上可知，当使用 高斯低通滤波器时，空域和频域的函数形式类似，所以增强 本身所需的计算量是差不多的。
基于Matlab的同态滤波器的优化设计
基于Matlab的同态滤波器的优化设计
马龙;张成义
【期刊名称】《应用光学》
【年(卷),期】2010(31)4
【摘要】介绍同态滤波器的基本原理,基于Matlab软件,设计了适用的同态滤波器模型,并给出了其表达式参数,在此基础上,将同态滤波方法应用到彩色图像的光照补偿和对比度增强中.结果表明:经处理后的图像,局部对比度增强效果明显,较好地保持了图像的原始面貌,取得了预期的理想滤波效果.基于Matlab的同态滤波,能更好地适合人眼的视觉特性,提供了图像分析与判读的一种新方法.
【总页数】5页(P584-588)
【作者】马龙;张成义
【作者单位】南京信息工程大学,物理系,江苏,南京,210044;南京信息工程大学,物理系,江苏,南京,210044
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7;TP391.41
【相关文献】
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算法介绍 --DF频率特性&H-D曲线
彩色图像的同态滤波
算法介绍 —算法流程图
彩色图像的同态滤波
算法介绍 ——巴特沃兹
程序见附件：BTWZ.m
彩色图像的同态滤波
算法介绍 ——laplace算子
程序见附件：LAP.m
彩色图像的同态滤波
算法介绍 ——高斯滤波一
程序见文件：GSHS.m
结
4.对比图像增强的多种方法来讲，不同的图片适
合的方法不同；
5.在选用参数时，应首先参考灰度直方图分析图 片的问题所在，然后进行滤波器的参数设计， 根据每个参数的意义，进行试验分析对比；
6.对于结果的好坏的描述完全依靠主观评价，故 也存在一定的不准彩确色性图像。的同态滤波
8
算法一：当参数c=2.00；rl=0.6；rh=1.5不变时，将RGB分别处理 时：处理结果如下图
彩.0，rl=0.6； G的参数c1=2.00，rh1=2.7，rl1=0.7； B的参数c2=10.0，rh2=5.0，rl2=0.6;
彩色图像的同态滤波
彩色图像的同态滤波
算法介绍 ——高斯滤波二
程序见文件：TTLB.m
彩色图像的同态滤波
算法介绍
参数不同 滤波器不同
一、RGB高斯滤波器
D(u,v) (uM)2(vN)2
2
2
H (u,v)(gH g)L 1 [ecD （ 2D u 0 ， 2v） ]gL
二、HSV高斯滤波器
-cD （ u， v）
H (u,v)(H hH l)1 [e D 0 ]H l
彩色图像的同态滤波
算法参数讨论 —算法一实验设计
第一组： rh改变，图像、直方图没有明显变化。rl改变，图像亮 度发生变化。最终，选择rl=0.5,0.6。
第二组： 如直方图所示，c=1、2时的直方图中灰度级低的分布比 c=1.5、2.5时效果好。故选择c=2。
第三组： 当RGB分开时，经过同态滤波后的直方图与RGB没有 分开时有区别。RGB分开后效果好。
彩色图像的同态滤波
彩色图像的同态滤波
彩色图像的同态滤波
问题阐述
问题产生：照度不均引起图像区域亮度 不同，使图像上暗区细节较难辨别。
彩色图像的同态滤波
问题阐述
彩色图像的同态滤波
算法介绍
彩色图像的同态滤波
算法介绍
图像的亮度由照射分量RL和反射分量RH合成。 照射分量的频谱落在空间低频区域； 反射分量反应图像细节，频谱落在空间高频区域。
彩色图像的同态滤波
对比过程
1
算法一：c=1、rh=1.1、rl从0.1到0.8变化
彩色图像的同态滤波
对比过程
2
算法一： c=1、rh=1.2、rl从0.1到0.8变化
彩色图像的同态滤波
对比过程
3
算法一： c=1、rh=1.3、rl从0.1到0.8变化
彩色图像的同态滤波
对比过程
4
算法一： c=1、rh=1.1~1.8、rl=0.3
彩色图像的同态滤波
算法 1&2结果对比
彩色图像的同态滤波
1.研究所得到的结论受选用的图片影响。
结
论 2.选用的参数是经验值所得，仍然需要增大实验 次数，寻找最佳效果的参数；
总 3.RGB是进行的三维的处理，而HSV方法，只是将 V亮度矩阵进行了同态滤波，图像信息改变的
范围远远小于三个维度，但是，从另一方面 也很好的保留原来图像的信息；
彩色图像的同态滤波
图像处理前后对比
算法一
彩色图像的同态滤波
算法二
算法参数讨论 ——分析
1、直方图分析（H:色调,S:饱和度,V:亮度）
彩色图像的同态滤波
算法二
算法参数讨论 ——分析
2、H-D曲线分析及滤波函数幅频特性分析 （确定c ）
通过对比图像得出C彩=色2图时像的效同态果滤波较好
C=2
算法二
参数讨论总结
算法一：RGB色彩空间参数分析
1.当c=1.00，rl=0.1~0.8，rh变化时，图像、直方图没有明显变化。
2.当c=1.00，rh=1.1~1.8，rl变化时，图像亮度发生明显变化。 rl较小时，灰度级低的部分几乎全部丢失，rl=0.5,0.6时，灰度级低 的部分被展宽； 3.当rl=0.2~0.4，rh=1.5，c变化时，c=1、2时的直方图中灰度级低的 分布比c=1.5、2.5时效果好。 因此，c选2。（见程序duibi.m）
对比过程 算法二 3）C=2 Hh=1.8 Hl=0.2~0.9 效果变化细微 彩色图像的同态滤波
对比过程
算法二 最佳参数：C=2 Hh=2 H=0.1
彩色图像的同态滤波
参数讨论总结
经验值法分析参数Hh、Hl总结
Hh=1.5 Hl=0.1~0.5 Hl=0.1的效果最好； Hl=0.1 Hh=1.5~3 Hh=2的效果最好； Hh=1.8 Hl=0.1~0.9 仅Hl在0~1内变化过 程中，对滤波器影响不大；
彩色图像的同态滤波
对比过程
5
算法一： c=1、rh=1.1~1.8、rl=0.4
彩色图像的同态滤波
对比过程
6
算法一： c=1、rh=1.1~1.8、rl=0.5
彩色图像的同态滤波
对比过程
7
算法一： c=1.00/1.5；rl=0.2~0.4；rh=1.5图像和直方图对比
彩色图像的同态滤波
对比过程
参数讨论 ——实验设计
参数讨论对比设置 & 比较结果如下：
项目
C
结果组
2
对照组
2
对照组
1
Hh
Hl
评价
2.0
0.1
好
1.5
0.3
较好
1.5
0.3
较差
彩色图像的同态滤波
对比过程
算法二
彩色图像的同态滤波
对比过程 算法二 1） C=2 Hh=1.5 Hl=0.1~0.5 彩色图像的同态滤波
对比过程 算法二 2）c=2 Hh=1.5~3 Hl=0.1 彩色图像的同态滤波