同态滤波的Matlab程序

基于同态滤波算法，提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息，将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波，提升图像对比度；对高频成分不进行处理，保持图像细节。实验结果表明，该方法能够有效提高图像质量，增强图像对比度，同时保留图像细节。

同态滤波的整个流程拆解得蛮清楚的，从f(x,y)开始到g(x,y)输出，逻辑挺紧凑，步骤像搭积木一样，一步接一步，尤其适合刚接触频域的朋友。 频域里的ln和FFT组合，是图像增强里常用的套路。你只要理解“先对数拉伸，再做频域”的思路，后面那一串H(u,v)、exp、FFT-1就比较好理解了。 配合的 PPT，蛮适合快速过一遍同态滤波的理论+实现流程，虽然是 MATLAB 7.x 年代的东西，但逻辑还蛮耐打的。页面上还挂了不少相关的资源，你可以点着看看： 像是MATLAB 7.x 图像中的同态滤波器技术，讲的就是滤波器怎么设计。 还有MATLAB 图像中的滤波技术，可以帮你把均值、高通、低通这些

在MATLAB 7.x图像处理中，同态滤波器技术通过f(x,y)=i(x,y)r(x,y)的公式，处理入射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)，以提升图像质量。

Matlab实验室分享的视频均配备完整可运行的代码，特别适合初学者；主要文件包括主函数main.m和其他m文件；运行环境要求Matlab 2019b版本，如遇问题可按提示调整或向博主求助；操作简单，只需将文件放入当前文件夹，双击打开main.m并点击运行即可获取结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。

该 Matlab 程序可用于对相关数据进行滑动平均滤波处理。您可以更改程序中的 m 值，以设置滑动的窗口宽度。

这份文件包含了多种MATLAB滤波器程序，涵盖了高通、低通、带阻等不同类型。

基于多相滤波技术的matlab仿真程序展示了其在工程应用中的可行性和效果。

该程序利用Matlab实现了带通滤波器的功能。

均值滤波程序利用Matlab编写，其中mg为滤波后的结果，A为待滤波的图像，n为模板大小，通常取奇数（如3、5、7等）。以下是实现的主要步骤： 读取图像：加载需要处理的原始图像A。 定义模板大小：选择模板参数n，确定滤波区域。 执行滤波操作：使用模板在图像上进行均值滤波，计算每个模板区域内像素的平均值并赋予中心像素。 输出结果：生成并显示滤波后的图像mg。 该程序能有效平滑图像，减少噪声，同时保留主要结构特征，适用于各种图像平滑处理。