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去光照影响
光照对图像的对比度有重大影响，光照少的话对比度也低，一般希望图像中的物体不受光照影响，那怎么做呢？
图a是原始图像，图b是光照，将两者逐点相乘，得到图c的图像，图c就是受到光照影响的图像，所以目的就是尽量使图c恢复到图a的样子。
图d是将图c进行平滑滤波得到的图像，然后将图c-图d得到图e，可以看到效果有点担不是很明显，图f是用图c/图d的结果，效果十分明显。
图f效果好的原因是，光照是通过和原始图像相乘来影响它的，所示是非线性运算，线性滤波器不能分离由非线性运算得到的图像。这里可以引出一个概念，就是同态homomorphic，它可以将非线性问题转化为线性问题。
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通过卷积获得低分辨率图像
之前用过这么个例子：
这个是怎么实现的呢？
注意掩膜图像的反变换，它在4个角上有值，并且被圆环围绕。
从卷积的输入角度，来看原始图像与PSF左上角卷积的结果：
通过将4个角卷积的结果加起来就是所得到的低分辨率图像。
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去掉鸟笼子
这是鸟在笼子里的图像
其傅立叶变换为（幅度）：
通过前面几篇可以看出，有规律的点阵就是笼子的傅立叶变换，而没有规律的就是比较复杂的鸟图像的傅立叶变换。对笼子的点阵进行掩膜及掩膜后的反变换为：
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图像放大
原本是256*256的图像和图像的FFT变换，现将FFT变换扩展为512*512，则其反变换也变成512*512了。
从结果中可以看出，通过频域中的放大得到的图像比简单的插值放大要好，但是需要注意的是前者并不比后者拥有更多的信息。
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添加签名
任然是之前的雕像图像，在其频域中添加签名，比如HELLO，对其反变换并没有什么影响。
但值得注意的是：
为了使频域的反变换是实数，频域必须关于中心对称，这就要加入对称的两个HELLO。