§4.9.5钝化模版、高频提升过滤和高频强调滤波 g(x,y)=-1[1+k*HHP(u,v)]F(u,p)]} 其中，红色部分称为高频强调滤波器，高通滤波器通过将直流项置为0，导致滤波后 图像的平混灰度减小为0。而高频强调滤波器可避免这一问题。 “1”:高通滤波器加1，使得零频率不被滤波器滤除 “k”：决定了影响最终结果的高频的比例 更一般的公式为： g(x,y)=-1{[k1+k2*HHP(u,v)]F(u,v)} 其中，k1≥0给出了控制距原点的偏移量；k2≥0控制高频的贡献𝑔 𝑥, 𝑦 = 𝔉 −1 𝟏 + 𝒌 ∗ 𝑯𝑯𝑷 𝒖, 𝒗 𝑭(𝒖, 𝒗) 其中，红色部分称为高频强调滤波器，高通滤波器通过将直流项置为0，导致滤波后 图像的平混灰度减小为0。而高频强调滤波器可避免这一问题。 “1”：高通滤波器加1 ，使得零频率不被滤波器滤除 “k”：决定了影响最终结果的高频的比例 𝒈 𝒙, 𝒚 = 𝕱 −𝟏 𝒌𝟏 + 𝒌𝟐 ∗ 𝑯𝑯𝑷 𝒖, 𝒗 𝑭(𝒖, 𝒗) 更一般的公式为： §4.9.5 钝化模版、高频提升过滤和高频强调滤波 其中，𝒌𝟏 ≥ 𝟎给出了控制距原点的偏移量；𝒌𝟐 ≥ 𝟎控制高频的贡献