王鹏雅

摘  要：近年来对太阳耀斑的研究受到多数研究人员的青睐，但是在观测时由于受到云物的遮挡，拍到的耀斑图片需要经过一定的处理才能被用作研究。该文首先将太阳耀斑图片转换为可读格式，构建了基于小波的同态滤波处理模型，经过处理后的图像去云效果良好，而且可以较好地保证图像原有样貌。

关键词：同态滤波  db4小波基函数  图像重构  去云处理

中图分类号：TP391   文献标识码：A          文章编号：1672-3791（2019）05（b）-0206-03

1  同态滤波法的原理

將太阳耀斑图像经过傅里叶变换变得到其频域，挑选需要的滤波器进行提取薄云集中的低频部分，然后利用滤波器对其设置截止频率，将云层剔除，将得到的频率域增强背景，最后通过傅里叶反变换将图像还原回至空间域，得到去除薄云的图像[1]。

选用高斯高通滤波器截止频率D=50时得到图1。

由图1可以比较明显地看出，只做同态滤波处理会产生较为明显的边界效应，上图（b）中太阳的边界亮度有明显的变高，并且在逐渐变白，十分影响对图像的判读。因此下面采用基于小波的同态滤波法进一步对图像进行去云处理。

2  基于小波的同态滤波法

2.1 原理

小波变换和傅里叶变换比，小波变换的优势在于，它可以更加深入地去了解图像的空间域以及频域的各种特性，它还有空间域以及频率域的“变焦距”特性，能够把图像根据其不同的分辨率、频率和方向特性等分成一系列的子带信号，同时还可以提供数据在任意的时间域以及频率域的局部化特性[2]。……