用matlab根据下面流程图实现同态滤波算法,并对trees.tif图像进行同态滤波增强。
时间: 2024-01-12 12:05:43 浏览: 31
由于流程图无法在此处插入,以下为同态滤波算法的实现步骤:
1. 读入待处理图像。
2. 对图像进行灰度化处理。
3. 对灰度图像进行归一化处理。
4. 对归一化后的图像进行傅里叶变换。
5. 对傅里叶变换后的图像进行滤波器设计,生成同态滤波器。
6. 对傅里叶变换后的图像和同态滤波器进行卷积。
7. 对卷积结果进行反傅里叶变换,得到同态滤波后的图像。
8. 对处理后的图像进行反归一化处理。
9. 对处理后的图像进行灰度拉伸,增强图像对比度。
10. 显示处理前后的图像,比较处理效果。
以下为matlab代码实现:
%% 1. 读入待处理图像
img = imread('trees.tif');
%% 2. 灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);
%% 3. 归一化处理
norm_img = double(gray_img)/255;
%% 4. 傅里叶变换
fft_img = fft2(norm_img);
%% 5. 同态滤波器设计
D0 = 50;
c = 1;
n = 2;
[H, W] = size(fft_img);
u = repmat(1:H, W, 1)';
v = repmat(1:W, H, 1);
D = sqrt((u-H/2-1).^2 + (v-W/2-1).^2);
Hc = c - exp(-n*(D.^2)/(2*D0^2));
Hc = fftshift(Hc);
%% 6. 卷积
G = Hc .* fft_img;
%% 7. 反傅里叶变换
ifft_img = ifft2(G);
%% 8. 反归一化处理
denorm_img = ifft_img*255;
%% 9. 灰度拉伸
enhanced_img = imadjust(denorm_img, stretchlim(denorm_img));
%% 10. 显示处理前后的图像
figure;
subplot(1,2,1);imshow(gray_img);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(enhanced_img);title('同态滤波增强后的图像');
运行以上代码,即可得到trees.tif图像的同态滤波增强结果。