Понятие гомоморфной фильтрации

Я пытаюсь понять концепцию гомоморфной фильтрации, я прочитал несколько онлайн-страниц по этой теме, таких как http://en.wikipedia.org/wiki/Homomorphic_filtering Однако я заметил скудные онлайн-ресурсы, которые обсуждают эту тему. Поэтому у меня есть два вопроса.Понятие гомоморфной фильтрации

Во-первых, мне интересно, как можно решить, что изображение можно улучшить с помощью гомоморфной фильтрации? Другими словами, каков тип изображений, которые требуют гомоморфной фильтрации?

Во-вторых, гомоморфная фильтрация всегда используется для ослабления иллюминации (низкая частота) и увеличения коэффициента отражения (высокой частоты)? Или он также может использоваться для противоположного (ослабление отражения и подсветка иллюзий)?

источник

2013-04-10 Traveling Salesman

К сожалению проблемы коммивояжера, как полагает, с хорошими доказательствами, неразрешимые в полиномиальное время, поэтому вы долго будете ждать решения. (Извините, не смог устоять перед шуткой). –

Люди с ограниченным воображением, как вы полагаете, не могут быть решены в полиномиальное время. –

(Извините, я не мог рассмеяться) –

После дальнейших исследований, я нашел ответ,

1- изображений, которые являются полезными для быть повышенно с помощью гомоморфной фильтрации, являются изображениями, где освещенность распределяется неравномерно, вызывающие объекты в изображении появляется в темном цвете , В общем, эти изображения темные, поэтому их детали скрыты.

2- Согласно this источнику, Гомоморфной фильтрации представляет собой процесс фильтрации в частотной области, который сжимает яркость (из условия освещения) при одновременном повышении контрастности (от свойств отражательной способности объекта).

источник

2013-04-11 14:56:07

ссылка, на которую ссылается, является мертвой ссылкой –

Учитывая тот факт, что гомоморфная фильтрация может использоваться для разделения низкочастотной подсветки и высокочастотного отражения от изображения, очевидное ее использование заключается в обнаружении изменений. При обнаружении изменений, когда мы сравниваем два изображения, мы ищем изменения в компоненте высокой частоты отражения. Если мы отфильтровываем часть низкочастотной подсветки, это помогает.

После гомоморфной фильтрации яркое входное изображение слева дает значение справа.

bright input image output image