python openCV 同态滤波实现

最新推荐文章于 2022-12-03 21:00:45 发布

qq_34725005

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分类专栏：图像处理文章标签：同态滤波

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本文介绍了一种使用Python和OpenCV实现的同态滤波方法，用于图像增强。通过将图像转换到频域，应用特定的传递函数，然后转换回空域，可以有效地改善图像的对比度和细节。代码示例展示了如何执行同态滤波并可视化处理前后的图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

python openCV 同态滤波实现

def homofilter(I):
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(I),plt.title(‘原始图像’)
I = np.double(cv2.cvtColor(I,cv2.COLOR_RGB2GRAY))
m,n = I.shape
rL = 0.5
rH = 2
c =2
d0 = 20
I1 = np.log(I+1)
FI = np.fft.fft2(I1)
n1 = np.floor(m/2)
n2 = np.floor(n/2)
D = np.zeros((m,n))
H = np.zeros((m,n))
for i in range(m):
for j in range(n):
D[i,j]=((i-n1)**2+(j-n2)**2)
H[i,j]=(rH-rL)(np.exp(c(-D[i,j]/(d0**2))))+rL
print(‘D’,D)
print(‘H’,H)
I2 = np.fft.ifft2(H*FI)
I3 = np.real(np.exp(I2))
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(I3),plt.title(‘同态滤波增强后的图像’)
plt.show()

plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False
img = cv2.imread(‘capture.png’)
(r,g,b)=cv2.split(img) #颜色通道调整
img = cv2.merge([b,g,r])
homofilter(img)

效果：
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