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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十个周期以上的所有内容：

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经过过滤的图像，它们似乎都具有与原始图像相似的亮度配置文件，无需进行任何操作。

我应该单独留下频域的中心像素（DC值），而不是在低通滤波时将其移除吗？

过滤后是否应该使用常见的变换（如直方图均衡）？

还是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？

谢谢你的建议:) 最好的，路易丝

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我同意康纳的观点，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，您将获得与第二张图像相似的图像，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。

于 2013-05-12T17:43:06.047 回答