本文主要是介绍同态滤波器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
申明：本文非原创，转载自http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6621402
研究人员发现，图像f(x,y)可以表示为照度和反射两部分的乘积：
式（1）
上面的式子不能直接用来对照度和反射的频率部分分别进行操作，原因是两个函数乘积的傅里叶变换是不可分的，也就是说：
式（2）
然而，假设 
式（3）
那么： 
式（4）
即： 
式（5）
这里，
和
分别是
和
的傅里叶变换。
如果借助一个滤波函数H(u,v)来处理Z(u,v)，那么：
式（6）
这里，S(u,v)是结果的傅里叶变换。在空间域，
式（7）
令： 
式（8）
式（9）
那么，式（7）可以表示为： 
式（10）
最后，只要z(x,y)是原始图像f(x,y)取对数得到的，相反的操作就能产生符合要求的增强图像，由g(x,y)表示，也就是：
式（11）
采用上面的概念的图像增强方法流程如下图所示：
这个方法是基于称为同态系统的一类系统的特例，在图像的增强当中，我们称之为同态滤波。
这篇关于同态滤波器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
