同态滤波python 高通低通

同态滤波是一种图像处理技术，用于增强图像的对比度并减少光照不均匀的影响。在同态滤波中，可以使用高通滤波和低通滤波来实现。根据引用中的关系，高通滤波器可以通过对低通滤波器取补得到。因此，可以使用创建的低通滤波器来生成高通滤波器。

在Python中，可以使用scipy库中的signal模块来实现频率域的滤波操作。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：import numpy as np 和 from scipy import signal
2. 创建低通滤波器：使用signal.butter函数可以创建一个布特沃斯低通滤波器，可以根据需要设置阶数和截止频率。
3. 创建高通滤波器：通过对低通滤波器取补得到高通滤波器，即 hpFilter = 1 - lpFilter。
4. 对图像进行傅里叶变换：使用numpy库中的fft2函数对输入图像进行傅里叶变换。
5. 将滤波器与频域图像相乘：将傅里叶变换后的图像与所需的滤波器进行逐元素相乘。
6. 对结果进行反傅里叶变换：使用numpy库中的ifft2函数对滤波后的频域图像进行反傅里叶变换，得到滤波后的图像。

需要注意的是，具体的代码实现可能根据实际需求和库的使用方法有所差异，因此可以参考相关文档和示例代码来进行具体操作。同时，还可以使用其他库如OpenCV来实现同态滤波的高通和低通滤波操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV —— 频率域滤波（傅里叶变换，低通和高通滤波，带通和带阻滤波，同态滤波）](https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/114270387)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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