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1、生物医学工程学院,彩色图像的同态滤波,彩色图像的同态滤波,问题阐述,问题产生：照度不均引起图像区域亮度不同，使图像上暗区细节较难辨别。,问题阐述,算法介绍,图像的亮度由照射分量RL和反射分量RH合成。 照射分量的频谱落在空间低频区域； 反射分量反应图像细节，频谱落在空间高频区域。,算法介绍,算法介绍,-DF频率特性&H-D曲线,算法流程图,算法介绍,程序见附件：BTWZ.m,算法介绍,巴特沃兹,程序见附件：LAP.m,算法介绍,laplace算子,程序见文件：GSHS.m,算法介绍,高斯滤波一,程序见文件：TTLB.m,算法介绍,高斯滤波二,一、RGB高斯滤波器,二、HSV高斯滤波器,参数不同
2、 滤波器不同,算法介绍,算法参数讨论 算法一实验设计,第一组： rh改变，图像、直方图没有明显变化。rl改变，图像亮度发生变化。最终，选择rl=0.5,0.6。,第三组： 当RGB分开时，经过同态滤波后的直方图与RGB没有分开时有区别。RGB分开后效果好。,第二组： 如直方图所示，c=1、2时的直方图中灰度级低的分布比c=1.5、2.5时效果好。故选择c=2。,对比过程,算法一：c=1、rh=1.1、rl从0.1到0.8变化,1,对比过程,算法一： c=1、rh=1.2、rl从0.1到0.8变化,2,算法一： c=1、rh=1.3、rl从0.1到0.8变化,3,对比过程,算法一： c=1、rh
3、=1.11.8、rl=0.3,4,对比过程,算法一： c=1、rh=1.11.8、rl=0.4,5,对比过程,算法一： c=1、rh=1.11.8、rl=0.5,6,对比过程,算法一： c=1.00/1.5；rl=0.20.4；rh=1.5图像和直方图对比,7,对比过程,算法一：当参数c=2.00；rl=0.6；rh=1.5不变时，将RGB分别处理时：处理结果如下图,8,对比过程,R的参数为c=2.00，rh=5.0，rl=0.6； G的参数c1=2.00，rh1=2.7，rl1=0.7； B的参数c2=10.0，rh2=5.0，rl2=0.6;,参数讨论总结,算法一：RGB色彩空间参数分析
4、1.当c=1.00，rl=0.10.8，rh变化时，图像、直方图没有明显变化。 2.当c=1.00，rh=1.11.8，rl变化时，图像亮度发生明显变化。 rl较小时，灰度级低的部分几乎全部丢失，rl=0.5,0.6时，灰度级低的部分被展宽； 3.当rl=0.20.4，rh=1.5，c变化时，c=1、2时的直方图中灰度级低的分布比c=1.5、2.5时效果好。 因此，c选2。（见程序duibi.m）,图像处理前后对比,算法一,算法参数讨论 分析,1、直方图分析（H:色调,S:饱和度,V:亮度）,算法二,2、H-D曲线分析及滤波函数幅频特性分析（确定c ）,通过对比图像得出C=2时效果较好 C=2
5、,算法参数讨论 分析,算法二,参数讨论对比设置 & 比较结果如下：,参数讨论 实验设计,算法二,对比过程,算法二,对比过程,算法二,1） C=2 Hh=1.5 Hl=0.10.5,对比过程,算法二,2）c=2 Hh=1.53 Hl=0.1,对比过程,算法二,3）C=2 Hh=1.8 Hl=0.20.9 效果变化细微,对比过程,算法二,最佳参数：C=2 Hh=2 H=0.1,经验值法分析参数Hh、Hl总结 Hh=1.5 Hl=0.10.5 Hl=0.1的效果最好； Hl=0.1 Hh=1.53 Hh=2的效果最好； Hh=1.8 Hl=0.10.9 仅Hl在01内变化过程中，对滤波器影响不大；,
6、参数讨论总结,算法 1&2结果对比,1.研究所得到的结论受选用的图片影响。 2.选用的参数是经验值所得，仍然需要增大实验 次数，寻找最佳效果的参数； 3.RGB是进行的三维的处理，而HSV方法，只是将 V亮度矩阵进行了同态滤波，图像信息改变的 范围远远小于三个维度，但是，从另一方面 也很好的保留原来图像的信息； 4.对比图像增强的多种方法来讲，不同的图片适 合的方法不同； 5.在选用参数时，应首先参考灰度直方图分析图 片的问题所在，然后进行滤波器的参数设计， 根据每个参数的意义，进行试验分析对比； 6.对于结果的好坏的描述完全依靠主观评价，故 也存在一定的不准确性。,结论总结,Thank you for your listening！,感谢两位老师的耐心帮助； 感谢与小组搭档们的合心同工； 感谢有这次锻炼和提高的机会。,