同态滤波

图像增强之——同态滤波

说明：同态滤波是频域滤波的一种，但是相比之下同态滤波有自己的优势，频域滤波可以灵活地解决加性噪声问题，但无法消减乘性或卷积性噪声。   
sinat_34035510·2016-05-07 12:00

图像一些简单增强

灰度级变换自动对比度调整线性灰度级变换非线性灰度级变换直方图修正灰度直方图直方图性质直方图修正法理论直方图均衡化直方图规定化基于同态滤波的增强处理基于彩色处理的增强处理Gamma校正图像处理原彩图为了改善图像的质量以及增强感兴趣部分
qq_20602929·2016-04-22 17:00

同态滤波

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
HUSTLX·2016-03-05 18:00

同态滤波(Homomorphic filtering)

同态滤波正好负责解决这种光照分布不均情况下的图像增强问题。图像的
Jacky_Ponder·2015-08-19 23:00

IIR递归高斯滤波总结

，指令优化实现等原始高斯滤波算法计算量很大，网上资料很多，不赘述了，自行search二维高斯滤波在图像处理中非常非常重要，最常见的是高斯模糊，做模糊滤镜，其本质是空域的低通滤波器，在本人另外的两篇博客同态滤波和
lilingyu520·2015-07-05 23:00

opencv 同态滤波实现 homofilter

同态滤波的原理很简单，详细介绍请自行search，本文主要专注于opencv下homofilter的实现，并给出代码和运行结果，此前的参考了一些网上opencv的homofilter实现代码，然并卵啊，
lilingyu520·2015-06-26 21:00

同态滤波（Homomorphic filtering）(附源码)

引言一副图像f(x,y)可以表示为其照度分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积，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。算法对于一副图像f(x,y)可由照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积，即f(x,y)=i(x,y)r(x,y)上式不能直接用于对照度和反射的频率分量进行操作，
风吹夏天·2015-05-17 14:53

同态滤波（Homomorphic filtering）(附源码)

引言一副图像f(x,y)可以表示为其照度分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积，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。算法对于一副图像f(x,y)可由照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积，即f(x,y)=i(x,y)r(x,y)上式不能直接用于对照度和反射的频率分量进行操作，
bluecol·2015-05-17 14:00

灰度图像--频域滤波 同态滤波

学习DIP第27天转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文，很开心的是自己写的东西被更多人看到了，但不开心的是这段话被去掉了，也没标明转载来源，虽然这并没有版权保护，但感觉还是不太好，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！！！！文
TonyShengTan·2015-01-23 14:00

基于同态滤波器（Homomorphic Filtering）的运动目标检测算法

           运动目标检测是智能视频监控的一个基本问题，而光照的突然变化也一直是一个困扰众多工程师和科研工作者的难题。因此，对光照具有一定鲁棒性的特征具有很大的应用前景。根据彩色恒常性的理论，物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的，物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，物体对光照的反射能力是物体的固有属性。因此，如
kezunhai·2013-08-08 12:00

心音与心电信号分析之一--6.26--心音信号数字滤波

传统的低通，高通滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波属于线性滤波，在消除噪声的同时，往往会造成信号的奇异点改变或信号边缘模糊不清等不利因素，而同态滤波主要解决的是信号与噪声是相乘关系时的滤波问题。
App_12062011·2012-06-26 16:00

同态滤波器

 研究人员发现，图像f(x,y)可以表示为照度和反射两部分的乘积： 式（1）上面的式子不能直接用来对照度和反射的频率部分分别进行操作，原因是两个函数乘积的傅里叶变换是不可分的，也就是说：       式（2）然而，假设     式（3）那么：    式（4）即：     式（5）这里，和分别是和的傅里叶变换。如果借助一个滤波函数H(u,v)来处理Z(u,v)，那么：    式（6）这里，S(u,v
carson2005·2011-07-20 22:00
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