function?[g]?=GaussianHighPassFilter?（image_input??D0）
%D0為截至頻率的（相當于設置在傅里葉譜圖的半徑值）
%判斷圖像是否為灰度圖，不是灰度圖的話，將圖像變為灰度圖
f?=?image_input;
f?=?mat2gray（f[0?255]）;
%?1.給定一幅大小為M*N的輸入圖像f（xy）得到填充參數P?=?2MQ?=?2N
[mn]?=?size（f）;
P?=?2?*?m;
Q?=?2?*?n;?
%?2.對f（xy）添加必要數量的0，形成大小為P?*?Q的填充后的圖像fp（xy）
fp?=?zeros（PQ）;
fp（1:m1:n）?=?f（1:m1:n）;
%?3.用（-1）^（x+y）乘以fp（xy）移到其交換的中心
for?i?=?1?:?m
????for?j?=?1?:?n?
????????fp（ij）?=?double（fp（ij）*（-1）^（i+j））;
????end
end
%?4.計算來自步驟3的圖像的DFT，得到F（uv）
F?=?fft2（fpPQ）;
%?5.生成一個實的、對稱的濾波函數H（uv）其大小為P*Q，中心在（P/2Q/2）處。
%?用陣列相乘形成乘積G（uv）?=?H（uv）F（uv）;即G（ik）=H（ik）F（ik）
H?=?zeros（PQ）;
a?=?2?*?D0^2;
for?u?=?1?:P
????for?v?=?1:Q
????????D?=?（u-（m+1.0））^2+（v-（n+1.0））^2;
????????H（uv）?=?1?-?exp（（-D）/a）;
????end
end
G?=?H.*F;
%?6.得到處理后的圖像

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-04-18?22:43??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\
?????文件????????1204??2019-04-18?22:27??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\GaussianHighPassFilter.m
?????文件?????????228??2019-04-18?22:24??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\GaussianHighPassFiltermain.m
?????文件????????1217??2019-04-18?22:07??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\GaussianLowPassFilter.m
?????文件????????1419??2019-04-16?21:21??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\GaussianLowPassFiltermain.m
?????文件????????1252??2019-04-18?22:16??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\HighFrequencyEmphasizeFilter.m
?????文件?????????316??2019-04-18?21:48??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\HighFrequencyEmphasizeFiltermain.m
?????文件?????????830??2019-04-18?22:14??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\HomomorphicFilitering.m
?????文件?????????120??2019-04-17?20:53??同態濾波、高斯高通濾波、高斯低通濾波、高頻濾波matlab代碼\HomomorphicFiliteringmain.m