高频强调滤波

最新推荐文章于 2024-12-12 20:54:57 发布
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分类专栏： 数字图像处理学习笔记 文章标签： 高频强调滤波
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nanhuaibeian/article/details/91355523
本文介绍了高频强调滤波的概念，它通过在高通滤波器中加入偏移量和大于1的乘数来突出图像的高频部分。接着讲述了如何与直方图均衡结合使用，以增强图像的细节。在实际操作中，需要注意图像的平均值和负值处理，以防止信息丢失。

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文章目录

一、高频强调滤波

由于目前所讨论的高通滤波器偏离了直流项，因此将图像的平均值降低为 0

频率域原点处变换的值[如 F(0,0)]称为傅里叶变换的直流分量
图像的平均值由 F(0,0) 给出

补偿方法之一就是给高通滤波器加上一个偏移量。
如果把偏移量与将滤波器乘以一个大于1的常数结合起来，那么这种方法就称为高频强调滤波，因为这个常量乘数会突出高频部分。
这个乘数也会增大低频部分的幅度，但只要该偏移量与乘数相比较小，那么低频增强的影响就若于高频增强的影响。

高频强调滤波器的传递函数：
在这里插入图片描述

二、联合使用高频强调滤波和直方图均衡

  1. 常规高通滤波
f = imread('gp.tif'
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OpenCV 频率域实现钝化模板、高提升滤波和高频强调滤波 C++
cyf15238622067的博客
03-13 4402
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03-13
基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强，该方法大大缩短了均衡化时间，同时处理后图像的轮廓大大增强。
高频强调滤波增强图像
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文章目录 前言 一、基础思路 二、例题 三、代码 四、结果展示 总结 前言 学习完高频滤波器的设计之后，紧接着就会接触到高频强调滤波的内容，这一块内容相对简单，只需要在高频滤波器的基础上稍加补充即可。 一、基础思路 高频强调就是在高频滤波的基础上对传递函数稍加修改，引入k1、k2两个变量。k1≥0给出了控制距原点的偏移量，k2≥0控制高频的贡献。 二、例题 给出一张胸部X射线图像，试用高频强调滤波增强该图像 三、代码 %由于在之前的文章中已经详细介绍了高斯滤波器的设计.
《数字图像处理》——高频强调滤波
星空不见云的博客
05-15 1187
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用高频强调滤波针对高斯白噪声，但是效果不是很好，可以用在别的地方做改进。
高频强调滤波和直方图均衡化
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由较窄灰度级范围内的灰度表征的图像是直方图均衡化的理想选择。此滤波器滤波后得到的是具有0均值的非零图像，所以在滤波时。高频强调滤波和直方图均衡化相结合，是一种较为常用的方法。dftfilt和gscale均为自定义M函数。其实还有好多不清晰的地方，希望未来可以弄懂。其中a是偏移量，b是乘数，HP为高通滤波器。此方法既突出了高频部分，又增强了低频部分。高频强调滤波可用公式。
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09-12
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09-12
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MATLAN图像处理之高频强调滤波（图像增强）
qq_39653453的博客
10-05 5838
书中是对X拍的图片进行了增强 下面这个例子不太合适 但是也能体会到高频强调滤波的作用 % 图中可以看出 高频强调滤波在增强边缘的同时 距离原图的色度较近 %高通滤波器偏离了直流项，从而把图像的平均值降低到0. %一种补偿的方法是给高通滤波器加上一个偏移量。 %若偏移量与滤波器乘以一个大于1的常数结合起来，则这种方法称为高频强调滤波 %因为该常量乘数突出了高频部分，这个陈述也增加了...
基于高频强调滤波的图像锐化
weixin_46053772的博客
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结合高通滤波器与高频强调滤波算法实现图像锐化。
高频强调滤波matlab程序代码
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用matlab实现的高频强调滤波代码，初学者可以学习一下
高频滤波器的结构、原理、高频性能以及应用设计
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高频时，阻抗的感抗部分会因磁心的磁导率降低而减小，但是这时磁心的损耗增加，电阻R（ω）成分增加，并使磁珠总阻抗增加，此时，当高频信号通过铁氧体时，电磁干扰被吸收并转成热能形式而耗散掉。例如，雷击电涌过电压的上升时间通常为1～10μs，主要频谱分布多在300kHz以下，要取得明显的抑制效果，所需要的LC滤波参数就比较大，其体积、成本均较大，因而不适合大量运用。可以看出，由于滤波器将脉冲电压的高频成分进行了有效衰减，输出脉冲的高频频谱大大减少，时域峰值也就有所降低，即起到了消减尖峰的作用。
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文章目录前言一、钝化滤波以及高提升滤波1.计算步骤2.MATLAB代码二、高频强调滤波1.高频强调滤波器2.MATLAB代码 前言 在上一篇文章中讲了利用频谱图进行低通平滑滤波与高通锐化滤波：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44785013/article/details/110132798 钝化滤波、高提升滤波以及高频强调滤波则是在低通滤波与高频滤波得到的结果上，进一步计算以获得更好的结果。除此之外，还有同态滤波以及拉普拉斯滤波等频率域图像增强方法。 一、钝化滤波以及高提升滤波 1.
Matlab高频强调滤波增强，高斯高通滤波器，巴特沃斯高通滤波器图像处理
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一、任务： 对lena图像采用高频强调滤波增强方法，并分析方法的效果。（理想、巴特沃斯、高斯）。其结果好不好？能否有改善的方法？ 二、函数分析： 1、高斯高通滤波器 传递函数： 高斯低通滤波器 传递函数： D0指截止频率。 2、巴特沃斯高通滤波器 传递函数： 巴特沃斯低通滤波器 传递函数： 描述：在公式中，D(u,v)代表频域当中，点(u,v)到中心点的距离。而D0就是截止距离了，就相当于在频域当中画一个圈，对圈内或者圈外保留...
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算法思想： 首先将图像转换为double型，扩大图像并进行傅里叶变换及中心化处理，获得频域的图像；根据高斯高通滤波器的定理，通过两层循环将高斯高通滤波器的频域矩阵求出，对频域的图像和滤波器矩阵进行点乘，获得处理后的矩阵，将矩阵进行去中心化和反傅里叶并取实部得到空域的图像像素值，最后进行裁剪，得到滤波处理后的图像。高频强调是对频域的滤波器人为的加上一个偏移量a和乘上一个大于1的常数b(H1=a+b*H(u,v)),使图像中一部分低频分量进入高频区域，而在高频滤波后被保留，不仅保持部分光滑区域的灰度，又使边缘得
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MATLAB冈萨雷斯——第4章 频域处理
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