同态滤波混合滤波器代码

同态滤波是一种图像处理技术，它利用信号的自相似特性对图像进行增强，常用于噪声去除和边缘检测等应用。混合滤波器则是将多种滤波方法（如高斯滤波、中值滤波或拉普拉斯算子）结合使用，以获得更好的去噪效果。

在编程中，实现同态滤波和混合滤波器通常会用到数字信号处理库，比如在Python中可能使用OpenCV、Scikit-image或NumPy。以下是一个简单的Python示例，使用Scikit-image库实现同态滤波：

from skimage import img_as_float, filters
import numpy as np

# 假设你有一个名为image的灰度图像
image = img_as_float(image)

# 使用拉普拉斯算子定义边缘检测核
laplacian_kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 4, -1], [0, -1, 0]])

# 实现同态滤波，这里假设先使用高斯滤波作为预处理
pre_filtered = filters.gaussian(image, sigma=2)
filtered_image = filters.sharpen(pre_filtered, amount=1.5, kernel=laplacian_kernel)

# 注意，这里的amount参数是增强的程度，可以根据需要调整

# 如果想实现混合滤波，可以结合多个滤波步骤，例如先高斯再中值
# mixed_filtered = filters.median(filtered_image, footprint=kernel)  # 之后再用中值滤波