如何处理 FFT 和空间滤波图像后的亮度重新缩放？答案

【问题标题】：How do I deal with brightness rescaling after FFT'ing and spatially filtering images?如何处理 FFT 和空间滤波图像后的亮度重新缩放？
【发布时间】：2013-05-13 01:43:06
【问题描述】：

路易丝在这里。我最近开始尝试傅立叶变换图像并对其进行空间过滤。例如，这是一个壁炉，经过高通滤波以去除每张图像超过 10 个周期的所有内容：

http://imgur.com/ECa306n,NBQtMsK,Ngo8eEY#0 - 第一张图片（抱歉，我无法在 Stack Overflow 上发布图片，因为我没有足够的声誉）。

正如我们所见，图像非常暗。但是，如果我们将其重新缩放到 [0,1]，我们会得到

http://imgur.com/ECa306n,NBQtMsK,Ngo8eEY#0 - 第二张图片

如果我们将图像中的所有内容提高到 -0.5 的幂（我们不能提高到正幂，因为图像数据都在 0 和 1 之间，因此会变得更小），我们会得到：

相同的链接 - 第三张图片

我的问题是：我们应该如何处理由于高/低通滤波导致的动态范围减小？我在网上看到了很多过滤后的图像，它们似乎都具有与原始图像相似的亮度配置文件，没有经过任何处理。

是否应该单独保留频域的中心像素（DC 值），而不是在低通滤波时将其移除？

我应该在过滤后使用一个常见的变换（如直方图均衡）吗？

或者我应该将亮度降低解释为正常，因为图像中的某些信息已被删除？

感谢您的建议 :) 最好的，路易丝

【问题讨论】：

我认为保持 DC 值将是完成此任务的最简单方法。顺便说一句，您的图片链接已损坏。
感谢您的信息，我会尝试的。图片链接在这里可以正常工作:)

标签： image filtering fft spatial

【解决方案1】：

我同意 Connor 的观点，保持亮度的最佳方法是保持原点 (DC) 值不变。这是常见的做法。这样您将获得与second image 相似的图像，因为您不会更改图像的平均灰度级。使用高通滤波将其移除会将其值设置为 0，之后需要进行一些缩放。

【讨论】：