同态滤波程序
MATLAB-同态滤波-程序

close all; %关闭全部在运行的窗口I=imread('sub8b.tif');I=im2double(I); %转换数据类型K(:,:,1)=medfilt2(I(:,:,1));K(:,:,2)=medfilt2(I(:,:,2));K(:,:,3)=medfilt2(I(:,:,3));figure,imshow(uint8(K));title('原始图像');bg32=blockproc(K(:,:,1),[32,32],@Min_V al);%估计图像背景的照度,通过取32x32大小图像块中最小值做图像背景的照度figure,surf(bg32); %显示背景图像的三维表现title('背景图像取样后的三位表现');bg256=imresize(bg32,[1098,1082],'bicubic'); %调整图像大小figure,imshow(bg256);%将粗略估计的背景矩阵扩展成与原始图像大小相同的矩阵,这是通过双三次插值实现的title('总体背景灰度');II(:,:,1)=K(:,:,1)-bg256;II(:,:,2)=K(:,:,2)-bg256;II(:,:,3)=K(:,:,3)-bg256;%从原始图像中减去估计出的背景图像以消去照度不均匀的影响,但使图像变暗figure,imshow(uint8(II));title('减去背景后图像');III=imadjust(II,@MAX_V al,[0,256],gamma); %通过指定图像灰度的范围,调整图像灰度%III(:,:,1)=imadjust(II(:,:,1));%III(:,:,2)=imadjust(II(:,:,2));%III(:,:,3)=imadjust(II(:,:,3));figure,imshow(uint8(III));title('灰度调整后图像');。
同态滤波课程设计报告

专业综合课程设计任务书学生姓名:专业班级:指导教师:所在学院:信息工程学院题目:图像同态滤波增强处理程序设计初始条件:(1)提供实验室机房及其 matlab 软件;(2)数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):(1)掌握图像同态滤波处理的基本原理,利用 matlab 设计程序完成以下功能;(2)选择一幅 256 级的灰度图像;(3)该图像被乘性噪声所污染,得到污染后的图像;(4)对污染后的图像作 Fourier 变换,得到频谱图像;(5)设计同态滤波器对频谱图像进行同态滤波处理;(6)对同态滤波处理后的结果图像作逆 Fourier,得到增强后的滤波结果,显示结果图,并对结果进行分析比较;(7)要求阅读相关参考文献不少于 5 篇;(8)根据课程设计有关规范,按时、独立完成课程设计说明书。
时间安排:(1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定方案四天;(2) 进行编程设计一周;(3) 完成课程设计报告书三天;指导老师签名:年月日系主任(负责老师)签名:年月日目录摘要 (I)1 MATLAB的简介及应用 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.3 MATLAB特点 (2)2 设计目的 (4)3 同态滤波器设计原理 (4)3.1 基本概念 (4)3.2 同态信号处理 (4)3.3 相乘信号的同态滤波处理 (5)4 用同态滤波技术进行图像增强处理 (7)4.1 简单的图像形成模型和特性 (7)4.2 同态滤波改善图像的数学模型 (7)4.3 同态滤波函数的确定 (9)5 同态滤波器程序及MATLAB软件仿真 (10)5.1 同态滤波器程序设计 (10)5.2 仿真结果图 (11)6 心得体会 (12)参考文献 (13)摘要在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,当照度不均匀时,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难分辨。
第5讲 同态滤波

海军航院研究生课程 2007 祝明波
14
数字信号处理
第五讲 同态滤波
同态滤波数学基础小结
滤波和同态的基本概念 同态系统的定义 同态系统的分类和表示 对同态滤波概念的理解 学习同态滤波的意义 同态系统的规范形式
海军航院研究生课程 2007 祝明波
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
乘法同态系统
乘法同态系统的定义 乘法同态系统的规范形式 乘法特征系统 乘法同态系统的实现形式 乘法同态系统的适用情况 应用实例
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
应用实例
问题描述
增强一幅图像的对比度并同时压缩其动态范围。
问题分析
根据图像信号的乘积模型,图像信号可建模为照度图与反射图的乘 积。增强对比度意味着应加大反射分量,而压缩动态范围则需要 减小照度分量。 二维图像信号可表示为: x(u , v) = xi (u , v) x r (u, v) xi (u,v) 表示照射分量(≥0),对应图像的动态范围,慢变化分量 xr (u, v) 表示反射分量[0, 1],对应图像的对比度,快变化分量
x’( n)
y’( n)
卷积特征系统: D*:* → + D*[x1(n)* x2(n)] =D*[x1(n)] + D*[x2(n)]= x1’(n)+ x2’(n)
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
卷积特征系统
主要作用 具体实现
把信号卷积组合变换为它们的复倒谱之和。
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数字信号处理
第五讲 同态滤波
同态滤波

对f(x,y)=i(x,y)r(x,y)两边取对数: lnf(x,y)=lni(x,y)+lnr(x,y) 上式两边取傅里叶变换: F(u.v)=I(u,v)+R(u,v) 用一个频域增强函数H(u,v)去处理F(u,v): H(u,v) F(u.v)= H(u,v) I(u,v)+ H(u,v) R(u,v) 将结果反变换到空域: hf (x,y) = hi (x,y)+ hr (x,y) 可见增强后的图像是由分别对应照度分量与反射分量的两部分叠加而成。 将上式两边取指数: g(x,y)=exp|hf (x,y)|=exp|hi (x,y)|exp|hr (x,y)|
从同态滤波函数的剖面图中我们能看到同态滤波函数与前面
介绍的高通滤波器的转移函数有类似的形状。这样,我们可
以用高通滤波器的转移函数来逼近同态滤波函数,设高通滤 波器的转移函数为Hhigh(u,v),同态滤波函数用Hhomo(u,v)表示 ,则由Hhigh(u,v)到Hhomo(u,v)的映射为: Hhomo(u,v)=(HH-HL) Hhigh(u,v)+HL
同态滤波器
同态滤波器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。可以用于消除图像中的乘性
噪声。
同态滤波器基于2.2节所介绍的图像成像模型。在2.2节(亮 度成像模型)中提到一幅图形f(x,y)可以表示成它的照度分量 i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。根据该模型可用下列方法把 这两个分量分开来并分别进行滤波。
这里,H(u,v)称为同态滤波函数,它可以分别作用与照度分量和反射分 量上。因为一般照度分量在空间变化较缓慢,而反射分量在不同物体交
界处会急剧变化,所以图像对数的傅里叶变换后的低频部分主要对应照
语音信号的同态滤波和倒谱分析

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演讲人姓名
LPC系数 a1,a2,… ap
声道模拟 滤波器H(z) 线性预测滤波器Hl(z)
u(n)
线性预测滤波器Hl(z)
x(n)
2.同态信号处理的基本原理
01.
进行如下处理:
02.
特征系统D*[] 完成将卷积信号转化为加性信号的运算。
添加标题
逆特征系统D*-1[] ,恢复为卷积性信号。
添加标题
进行如下处理:
a.第一步和第三步的运算相同。 b.第二步不同,前者是对数运算,后者是指数运算。
(3)特征系统D*[]和逆特征系统D*-1[]的区别
Z
exp
Z-1
Z
ln
Z-1
x(n)
x(n)
^
x(n)
^
x(n)
添加标题
特征系统 D*[]
添加标题
x(n)
添加标题
验证一个时域信号经过同态处理,是否回到时域?
ln(.)
MFCC
DCT Y(l)
4.MFCC的应用
预处理
语音识别系统框图
特征 提取
模型库
测度 估计
单击此处添加文本具体内容
现有语音识别系统采用的最主要的两种语音特征包括:(1)线性预测倒谱参数(2)MFCC参数 后处理 输入 输出
MFCC系数考虑到了人耳的听觉特性,具有较好的识别性能。但是,由于它需要进行快速傅立叶变换,将语音信号由时域变换到频域上处理,因此其计算量和计算精度要求高,必须在DSP上完成。
1.Mel频率尺度
线性频率f
Mel频率 Mel(f)
Mel频率带宽随频率的增长而变化,在1000Hz以下,大致呈线性分布,带宽为100Hz左右,在1000Hz以上呈对数增长。将频谱通过24个三角滤波器,其中中心频率在1000Hz以上和以下的各12个。滤波器的中心频率间隔特点是在1000Hz以下为线性分布,1000Hz以上为等比数列分布。
同态滤波设计及实现

同态滤波设计及实现同态滤波是一种常用于图像增强和去除光照干扰的图像处理技术。
它基于形态学的数学原理,通过对输入图像进行高斯滤波、对数变换和逆变换等步骤,实现对图像的明暗细节进行增强的目的。
同态滤波的设计主要分为两个步骤:预处理和后处理。
预处理主要是对原始图像进行空域滤波,通常使用高斯滤波器来平滑图像的空间频率。
高斯滤波器将图像中的高频信息滤除,使得图像中的细节更加平滑。
这一步骤有助于减少图像中的噪声和干扰。
在预处理之后,接下来是对图像进行对数变换。
对数变换可以将原始图像中的灰度值压缩到一个较小的范围内,以便更好地处理图像的动态范围。
对数变换使用对数函数来对原始图像的灰度值进行映射,使得较亮的像素值被拉伸,较暗的像素值被压缩。
这样可以增加图像中的低频信息,使其更加明亮和清晰。
在对数变换之后,对图像进行逆变换,以恢复图像的原始灰度值。
逆变换使用指数函数来对经过对数变换的图像进行映射。
逆变换的目的是还原经过对数变换后的图像,使其恢复到原始的动态范围和灰度值。
同态滤波的实现需要使用图像处理软件或编程语言进行编程。
例如,使用MATLAB可以通过以下步骤实现同态滤波:1.读取并显示原始图像。
2.对原始图像进行预处理,采用高斯滤波平滑图像的空间频率。
3.对预处理后的图像进行对数变换。
4.对对数变换后的图像进行逆变换,以恢复原始的动态范围和灰度值。
5.显示经过同态滤波处理后的图像。
除了MATLAB,还可以使用其他编程语言如Python来实现同态滤波。
在Python中,可以使用OpenCV或Scikit-image等图像处理库来实现同态滤波。
同态滤波在图像增强和去除光照干扰方面有着广泛的应用。
它能够增强图像的低频信息,使得图像更加清晰和明亮。
同时,同态滤波还能够减少图像中的噪声和干扰,提高图像的质量和可视性。
因此,同态滤波是一种重要的图像处理技术,具有很高的实用价值和应用前景。
同态滤波的具体流程

同态滤波的具体流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!同态滤波的具体流程一、准备工作阶段在进行同态滤波之前,需要做好一系列准备工作。
语音信号的同态滤波和倒谱分析课件

倒谱分析的应用
倒谱分析在语音识别领域中应 用广泛,用于提取语音特征, 提高识别准确率。
Hale Waihona Puke 倒谱分析还可以用于语音合成 ,通过对倒谱系数的调整和重 构,实现语音信号的合成。
此外,倒谱分析在语音降噪、 语音增强等领域也有广泛应用 。
语音信号的同态滤波 和倒谱分析课件
目录
• 语音信号的同态滤波 • 语音信号的倒谱分析 • 语音信号的同态滤波与倒谱分析的比较 • 语音信号处理的其他方法 • 语音信号处理的应用前景
01
语音信号的同态滤波
同态滤波的定义
同态滤波是一种信号处理方法,它通过非线性变换将输入信号分解为两部分:包 络信号和调制信号。包络信号表示信号的幅度变化,调制信号表示信号的相位变 化。
01
倒谱分析是一种语音信号处理技 术,通过对语音信号的倒谱变换 ,提取出语音信号的特征信息。
02
倒谱分析通过将语音信号的频谱 转换为倒谱,实现了对语音信号 的频域和时域特征的综合分析。
倒谱分析的原理
倒谱分析基于对语音信号的短时傅里 叶变换(STFT)和逆变换,通过对 频谱取对数后再进行逆变换,得到倒 谱系数。
质量。
05
语音信号处理的应用前景
语音识别
语音识别技术是实现人机语音交互的 关键技术,能够将人的语音转换为文 字或命令,从而实现人机交互。
随着人工智能技术的不断发展,语音 识别技术在智能家居、智能客服、智 能车载等领域的应用越来越广泛,为 人们的生活和工作带来了便利。
语音合成
语音合成技术是将文字转换为语音的技术,广泛应用于语音导航、语音播报、虚拟人物等领域。
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同态滤波程序
void CPro2View::OnMixfilter()
{ pFile=new CFile("e:
\\picture\\za1.bmp",CFile::modeReadWrite|CFile::typeBinary);
Dib.Read(pFile);
Dib.MakePalette();
Filter(&Dib); //调用滤波模块
pFile->Close();
Invalidate();
}
BOOL CPro2View::Filter(CDib* pDib)
{ CPro2Doc* pDoc=GetDocument(); //获取文档类指针
int i,j;
int m,n;
double nRadius=100.0; //滤波半径
int nGet=0;
double H=0.0;
int nWidth=pDib->m_lpBMIH->biWidth;
int nHeight=pDib->m_lpBMIH->biHeight;
switch(pDib->m_lpBMIH->biBitCount)
{
case 24:
m_nRGBBit=3;
break;
case 32:
m_nRGBBit=4;
break;
default:
m_nRGBBit=3;
}
CSize sizeImageSave=pDib->GetDibSaveDim(); //图像总体数据尺寸
double *pDbTemp;
BYTE *pBits;
int nRGB=0;
if(!m_pDbImage)
{ m_pDbImage=new double[nWidth*nHeight];
if(!m_pDbImage) return FALSE;
}
for(nRGB=0;nRGB<3;nRGB++)
{ for(j=0;j<nHeight;j++) //获取将要进行处理的图像数据
{ pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;
pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;
for(i=0;i<nWidth;i++)
{ pDbTemp[i]=(double)(*(pBits+i*m_nRGBBit)); //取出像素灰度值
}
}
for(m=0;m<nHeight;m++) //进行对数变换
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;
for(n=0;n<nWidth;n++)
{ if(pDbTemp[n]==0)
continue;
pDbTemp[n]=log(pDbTemp[n]);
}
}
//FFT变换
double dTmpOne;
double dTmpTwo;
int nTransWidth;
int nTransHeight;
//将宽变为4的整数倍
dTmpOne=log(nWidth)/log(2);
dTmpTwo=ceil(dTmpOne);
dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);
nTransWidth=(int)dTmpTwo;
//将高变为4的整数倍
dTmpOne=log(nHeight)/log(2);
dTmpTwo=ceil(dTmpOne);
dTmpTwo=pow(2,dTmpTwo);
nTransHeight=(int)dTmpTwo;
complex<double>* pCTData;
complex<double>* pCFData;
pCTData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];
pCFData=new complex<double>[nTransWidth*nTransHeight];
for(m=0;m<nTransHeight;m++)//时域复数清零
{ for(n=0;n<nTransWidth;n++)
{ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(0,0);
}
}
for(m=0;m<nHeight;m++) //给时域复数赋值
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth;
for(n=0;n<nWidth;n++)
{ pCTData[m*nTransWidth+n]=complex<double>(pDbTemp[n],0);
}
}
pDoc->FFT_2D(pCTData,nWidth,nHeight,pCFData); //调用FFT处理
for(m=0;m<nTransHeight;m++) //滤波
{ for(n=0;n<nTransWidth;n++)
{
nGet=m*m+n*n;
H=(double)nGet/(nGet+nRadius*nRadius);
pCFData[m*nTransWidth+n]=
complex<double>(H*pCFData[m*nTransWidth+n].real(),H*pCFData[m*nTrans Width+n].imag());
}
}
pDoc->IFFT_2D(pCFData,nWidth,nHeight,pCTData); //进行IFFT处理
double dTemp;
for(m=0;m<nHeight;m++)
{ pDbTemp=m_pDbImage+m*nWidth; //调整处理数据指针
for(n=0;n<nWidth;n++)
{
dTemp=pCTData[m*nTransWidth+n].real()*pCTData[m*nTransWidth+n].real() +pCTData[m*nTransWidth+n].imag()*pCTData[m*nTransWidth+n].imag();
dTemp=exp(dTemp); //2的幂变换
dTemp=sqrt(dTemp)/600;
dTemp=min(dTemp,255);
pDbTemp[n]=dTemp;
}
}
for(j=0;j<nHeight;j++)
{
pDbTemp=m_pDbImage+j*nWidth;
pBits=pDib->m_lpImage+(nHeight-j-1)*sizeImageSave.cx+nRGB;
for(i=0;i<nWidth;i++)
{ *(pBits+i*m_nRGBBit)=FloatToByte(pDbTemp[i]); //修改结果数据
}
}
}
return TRUE;
}。