图像处理-同态滤波的实现及应用

最新推荐文章于 2025-04-17 21:12:01 发布
最新推荐文章于 2025-04-17 21:12:01 发布
阅读量1k 收藏
点赞数
分类专栏： 图像处理 文章标签： matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46413311/article/details/105382644
版权

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
展示效果：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

结合小波变换和同态滤波的医学图像增强算法
01-12
为了协助医务人员更正确、更容易地诊断疾病，医学图像增强变成了一种重要的研究领域。文中提出了一种结合小波变换和同态滤波方法进行图像增强的方法，利用 Mallat 算法对医学图像进行处理，分解后的高频分量采用改进的非线性变换和直方图均衡化进行处理，把处理后的高频分量和低频分量进行重构；对重构后的医学图像进行同态滤波增强。通过多次实验表明，与其他传统的图像增强方法结果相比，所提方法较好地保留了图像的边缘和轮廓，增强了图像细节和各种轮廓，视觉效果比较好。
同态滤波对图像进行处理
09-24
同态滤波器对图像进行增强处理，图像的同态滤波(Homomorphic filtering)是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，其是以图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，通过调整图像灰度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。该方法消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节。
什么是同态滤波
最新发布
2301_79465817的博客
04-17 399
同态滤波是一种通过频域操作对图像进行增强的技术，常用于增强图像的细节和对比度，尤其是在指纹图像处理中的应用具有很大的价值。指纹图像通常受到照明变化和背景噪声的影响，导致细节不明显或对比度较低。使用同态滤波可以有效地提高指纹图像的质量，增强细节。
图像处理——同态滤波
wang_xinyu的博客
12-15 2万+
什么是同态滤波 同态滤波（Homomorphic filter）是信号与图像处理中的一种常用技术，它采用了一种线性滤波在不同域中的非线性映射。 首先介绍两个概念 同态系统：是将非线性问题，转化为线性问题处理。即对非线性（乘性）混杂信号，通过某种数学运算（如对数变换），变成加性模型，而后采用线性滤波方法进行处理。 同态滤波：是把频率滤波和空域灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它根据图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。 同态滤波的原理 一幅图像可..
图像增强之——同态滤波
热门推荐
sinat_34035510的博客
05-07 4万+
说明：同态滤波是频域滤波的一种，但是相比之下同态滤波有自己的优势， 频域滤波可以灵活地解决加性噪声问题，但无法消减乘性或卷积性噪声。       同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度进行增强的方法，是基于图像成像模型进行的。         一幅图f(x,y)可以表示成照度分量i(x,y)与反射分量r(x,y)的乘积，同态滤波基本思想：     为了分离加性组合的
【图像增强】同态滤波低照度图像增强（烟草异物剔除）【含Matlab源码 4141期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-23 805
同态滤波低照度图像增强（烟草异物剔除） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
OpenCV同态滤波
沧海桑田
11-27 8385
同态滤波原理简而言之，图像的同态滤波是基于以入射光和反射光为基础的图像模型上的，如果把图像函数F(x,y)表示为光照函数，即照射分量i(x,y)与反射分量r(x,y)两个分量的乘积，那么图像的模型可以表示为F(x,y)= i(x,y)*r(x,y)。通过对照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的研究可知，照射分量一般反映灰度的恒定分量，相当于频域中的低频信息，减弱入射光就可以起到缩小图像灰度范围
同态滤波_乘性噪声去除_NOISE_乘性噪声_同态滤波_图像增强_
10-04
同态滤波是一种在图像处理领域中广泛应用的技术，主要用于去除图像中的乘性噪声，并实现图像的增强。在图像处理中，噪声通常分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。加性噪声是图像信号与噪声相加的结果，而乘性噪声则是...
同态滤波：使用高斯高通滤波器的同态滤波的Matlab实现-matlab开发
05-30
同态滤波是一种在图像处理领域中广泛应用的技术，它允许我们对图像进行频域操作，同时保留原始图像的亮度和对比度信息。本教程将详细讲解如何使用MATLAB实现同态滤波，特别是通过高斯高通滤波器来处理图像。 首先，...
图像处理+同态滤波HomoFilter+matlab_图像处理
09-25
在图像处理领域，同态滤波是一种非常重要的技术，它主要应用于处理含有亮度不均匀、对比度较低或者存在强光干扰的图像。同态滤波器（HomoFilter）能够同时处理图像的幅度和相位信息，对于改善图像质量、增强细节表现...
matlab图像复原和图像增强技术：18 同态滤波实现图像增强.zip
05-26
在本资料包中，"18 同态滤波实现图像增强"可能包含了MATLAB代码示例，演示如何应用上述步骤进行同态滤波。这些代码可能包括定义滤波器、执行傅里叶变换和逆傅里叶变换的函数调用，以及最终的图像显示。学习和理解...
同态滤波实现图像去雾。
03-15
同态滤波算法实现图像去雾。有注释，可直接运行。。。
直方图均衡化，灰度拉伸，中值滤波，同态滤波程序
12-27
直方图均衡化，灰度拉伸，中值滤波，同态滤波程序
基于同态滤波处理的图像光照不均匀校正实现
12-21
这是研一阶段《计算机视觉》课程设计时所做的图像清晰化实验，代码中通过自行浏览本地文件夹选取所要处理的图片，然后通过同态滤波处理得到高低频参数，可修改这两个参数来得到不同的实验效果。
基于同态滤波的遥感影像去云雾处理
08-18
同态滤波 遥感影像 去云雾处理同态滤波 遥感影像 去云雾处理同态滤波 遥感影像 去云雾处理同态滤波 遥感影像 去云雾处理
数字图像处理之频域滤波（halcon实现）1.zip
01-03
这是数字图像处理的一些算法在halcon的实现，包括了空间滤波，频域滤波，图像增强，高斯滤波等，这是在学习冈萨雷斯的数字图像处理第三版的第三和第四章的时候，用halcon写下的一些代码，可以参考使用，或者学习halcon的也可以学习一下
图像处理之同态滤波实现灰度图像增强
qq_44111805的博客
08-14 6996
2）对于这段处理代码理解不是很透彻，因为我看到好多人第一行代码没有使用sqrt函数，第二行代码是以高斯高通滤波器变换而来，为什么分母没有除于2*D0^2 而是除于 D0^2以及该公式如何推导得出。同态滤波是在频域对图像增强的方法，利用滤波算法减弱低频部分，增强高频部分，来减少光照变化和使边缘锐化、细节突出。表示照射分量，代表描述景物照度的信息，变化较慢，可以看作是图像的低频部分；表示反射分量，代表景物细节的信息，变化较快，可以看作是图像的高频部分。是相乘的关系，首先需要对f进行对数运算，分离出与。..
【图像增强】基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强附Matlab代码
m0_60703264的博客
05-21 959
图像增强是一项重要的图像处理技术，旨在改善图像的视觉质量，提高图像的可理解性和可分析性。对于彩色图像来说，增强不仅要考虑亮度，还要兼顾色彩信息。本文将介绍一种基于HSI色彩空间和局部同态滤波的彩色图像增强方法。一、HSI色彩空间HSI色彩空间是一种基于人类视觉感知的色彩模型，它将色彩信息分解为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)三个分量。色调(Hue) 代表颜色类型，例如红色、绿色或蓝色。
同态滤波
FLY_CAFFE的博客
12-04 386
void HomoFilter(cv::Mat srcImg, cv::Mat &dst) {     srcImg.convertTo(srcImg, CV_64FC1);     dst.convertTo(dst, CV_64FC1);     //第一步，取对数     for (int i = 0; i < srcImg.rows; i++)     {         d...
langchain4j里使用rag
02-14
### 使用 LangChain4J 实现 RAG 在构建基于检索增强生成（RAG）的服务时，LangChain 提供了强大的框架来集成不同的组件。对于希望使用 Java 生态系统的开发者来说，`langchain4j` 是一个合适的选择。 为了实现带有 Solr 作为检索器的 RAG 应用程序，在 `langchain4j` 中定义服务器凭证以及配置嵌入模型的方式如下： #### 定义 Server Credentials 和 Embedding Model 配置 通过创建自定义的 `SolrVectorStoreConfig` 类可以管理 Solr 连接参数，包括认证信息。这允许应用程序安全地访问远程部署的 Solr 实例[^1]。 ```java public class CustomSolrConfig extends SolrVectorStoreConfig { private String username; private String password; public CustomSolrConfig(String solrUrl, String collectionName, String username, String password) { super(solrUrl, collectionName); this.username = username; this.password = password; } @Override protected void configure(HttpClientBuilder builder) { CredentialsProvider credsProvider = new BasicCredentialsProvider(); credsProvider.setCredentials( AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(username, password)); builder.setDefaultCredentialsProvider(credsProvider); } } ``` 接着，当初始化向量存储库实例时传入上述配置对象即可完成设置。 关于已经运行于服务器上的嵌入模型，可以通过 REST API 或者 gRPC 接口与其交互。假设该服务提供了一个 HTTP 端点用于获取文档表示，则可以在应用逻辑中调用此接口并处理返回的数据以适应下游任务的需求[^2]。 ```java // 假设有一个方法可以从给定URL获得Embeddings List<Double> getDocumentEmbeddingFromServer(String documentText); // 将其应用于实际场景中的代码片段可能看起来像这样： CustomSolrConfig config = new CustomSolrConfig("http://solr.example.com", "myCollection", "admin", "secret"); SolrVectorStore store = new SolrVectorStore(config); String queryText = "example question"; List<Double> embeddings = getDocumentEmbeddingFromServer(queryText); // 获取查询文本对应的embedding store.add(embeddings, metadata); // 存储到索引中以便后续检索 ``` 以上展示了如何利用现有的嵌入模型服务于新的数据条目，并将其加入到由 Solr 支持的知识库内。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值