如何在FFT和空间滤波图像后处理亮度重新缩放？

Question

路易斯在这里。我最近开始尝试使用傅立叶变换图像并对它们进行空间滤波。例如，这是一个壁炉，高通过滤以删除每个图像超过十个周期的所有内容：

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）。

我们可以看到，图像很暗。但是，如果我们将其重新调整为[0,1]，我们就会得到

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升到-0.5的幂（我们无法提升到正值，因为图像数据都在0和1之间，因此会变小），我们得到这个：

相同链接 - 第三张图片

我的问题是：我们应该如何应对因高通/低通滤波而导致的动态范围缩减？我在网上看过很多过滤后的图像，它们似乎都与原始图像具有相似的亮度轮廓，没有操纵。

我应该单独离开频域的中心像素（DC值），而不是在低通滤波时将其删除吗？

过滤后我应该使用普通的变换（比如直方图均衡）吗？

或者我应该正常解释亮度降低，因为图像中的某些信息已被删除？

感谢您的建议:) 最好， 路易丝

Answer 1

我同意Connor，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类似的图像，因为您不会更改图像的平均灰度级。使用高通滤波将其删除会将其值设置为0，之后需要进行一些缩放。