基于 MATLAB 的光照不均匀图像增强

基于 MATLAB 的光照不均匀图像增强程序，结合了同态滤波和高斯高通滤波的方法。该程序通过对图像进行对数变换、傅里叶变换、滤波处理，最后通过逆变换恢复图像，从而增强光照不均匀的图像。

MATLAB 代码实现

functionenhanced_image=homomorphic_filtering(image_path)% 读取图像img=imread(image_path);ifsize(img,3)==3img=rgb2gray(img);% 转换为灰度图像endimg=im2double(img);% 转换为双精度% 参数设置rL=0.5;% 低频增益rH=2.0;% 高频增益c=1.5;% 控制滤波器函数斜率d0=1800;% 截止频率% 对数变换img_log=log(img+1);% 傅里叶变换F=fft2(img_log);F_shifted=fftshift(F);% 高斯高通滤波器设计[rows,cols]=size(img);[U,V]=meshgrid(1:cols,1:rows);U=U-floor(cols/2);V=V-floor(rows/2);D=sqrt(U.^2+V.^2);H=(rH-rL)*(1-exp(-c*(D.^2/(d0^2))))+rL;% 滤波G=H.*F_shifted;% 逆傅里叶变换G_shifted=ifftshift(G);img_filtered=ifft2(G_shifted);img_filtered=real(exp(img_filtered)-1);% 指数变换% 显示结果figure;subplot(1,2,1);imshow(img);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(img_filtered,[]);title('增强后的图像');% 返回增强后的图像enhanced_image=img_filtered;end

使用方法

1. 将上述代码保存为一个.m文件，例如homomorphic_filtering.m。

2. 在 MATLAB 中调用该函数，传入图像路径作为参数。例如：

   enhanced_image=homomorphic_filtering('path_to_your_image.jpg');

参考代码 光照不均匀图像增强，同态滤波，MATLAB代码，高斯高通滤波www.youwenfan.com/contentcsn/98050.html

参数调整

• rL和rH：分别控制低频和高频的增益，可以根据图像的光照情况调整。
• c：控制滤波器的斜率，影响滤波效果。
• d0：截止频率，影响高频和低频的分界点。

通过调整这些参数，可以优化图像增强的效果，使其更适合不同的光照不均匀情况。