同态滤波图像增强处理matlab

同态滤波是一种图像增强方法，它可以增强具有低对比度和照明不均匀的图像。Matlab中可以使用函数"homoFilter"来实现同态滤波图像增强处理。

具体步骤如下：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行对数变换，将其从空间域转换到频域。

3. 对频域图像进行滤波处理，使用高斯滤波器和巴特沃斯滤波器。

4. 对滤波后的频域图像进行指数变换，将其从频域转换回空间域。

5. 对增强后的图像进行裁剪和缩放，以便显示。

示例代码如下：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('example.jpg');
img = rgb2gray(img);

% 对数变换
img_log = log(double(img) + 1);

% 定义滤波器参数
D0 = 30; % 截止频率
n = 2; % 巴特沃斯滤波器阶数
C = 1; % 常数项

% 高斯滤波器
H = fspecial('gaussian', size(img), D0);

% 巴特沃斯滤波器
H = 1 - butterworthFilter(size(img), D0, n);

% 对频域图像进行滤波
img_fft = fft2(double(img_log));
img_fft = img_fft .* H;
img_ifft = real(ifft2(img_fft));

% 指数变换
img_exp = exp(img_ifft) - 1;

% 裁剪和缩放
img_out = img_exp(2:end, 2:end);
img_out = img_out / max(img_out(:));
img_out = imresize(img_out, 0.5);

% 显示图像
imshow(img_out);

其中，butterworthFilter是自定义的函数，用于生成巴特沃斯滤波器。代码如下：

function H = butterworthFilter(size, D0, n)
    [x, y] = meshgrid(1:size);
    center = ceil(size / 2);
    dist = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
    H = 1 ./ (1 + (dist ./ D0).^(2 * n));
end

这段代码实现了一个n阶的巴特沃斯滤波器，其中D0为截止频率，n为阶数。