高通滤波 ，又称“低阻滤波器”，它是一种抑制图像频谱的低频信号而保留高频信号的模型(或器件)。高通滤波可以使得高频分量畅通，而频域中的高频部分对应着图像中灰度急剧变化的地方，这些地方往往是物体的边缘。因此高通滤波可使得图像得到锐化处理。常用的高通滤波包括理想高通滤波器

获取输入图像，根据上下空间频率阈值修改其频域，并返回过滤后的图像。 这是一个“硬”滤波器，因为阈值频率内的频域中的所有值都乘以 1，阈值之外的所有值都乘以 0。 该程序可用于隔离特定频率； 然而，由于过滤器的不连续特性，一些过滤后的图像会出现“波浪状”伪影，尤其是在边缘周围。 我很快就会上传一个高斯滤波器，其中用户指定的阈值对应于高斯函数的半高全宽 (FWHM)。 该过滤器将产生更平滑的图像，但在隔离特定波长方面效果不佳。 您选择的过滤器将取决于打算使用它的应用程序。 此功能还包括物理数据的比例因子。 任何时候图像的高度与其宽度在物理上不同时都应该使用它（例如，图像在物理上代表 2 毫米 x 3 毫米的区域）。 请参阅函数描述和示例，以获取对其使用的更深入解释和演示。

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针对传统鬼成像方法恢复图像差导致的边缘检测困难,提出了一种建立在高通滤波基础上的鬼成像改进方法。随机生成的灰度图在被输入空间光调制器前先经高通滤波处理,通过关联运算恢复出未知物体不同方向上的高频分量,然后根据所使用的滤波方法以相应的重构方法恢复出边缘图像,实现在无需预知物体信息的前提下对未知物体的边缘检测。实验以Kirsch滤波和非下采样轮廓波变换(NSCT)为例,表明了相比于传统的鬼成像边缘检测方法,该算法得到的边缘图像在主观上平滑性更好,清晰度更高,在客观上其边缘信噪比和均方误差指标均有所优化。

主要是描述高通平台下的设备树整体框架图，为工程师很好理解的框图

（1）五种模拟滤波器类型的比较 a) 巴特沃斯滤波器（Butterworth）：具有单调下降的幅频特性，过渡带最宽； b) 切比雪夫Ⅰ型滤波器（Chebyshev1）：在通带具有等波纹幅频特性，过渡带和阻带是单调下降的幅频特性； c) 切比雪夫Ⅱ型滤波器（Chebyshev2）：通道带幅频响应几乎与巴特沃斯滤波器相同，阻带是等波纹幅频特性； d) 椭圆滤波器（Ellipse）：过渡带最窄，通带和阻带均是等波纹幅频特性； e) 贝塞尔滤波器（Bessel）：在整个通带逼近线性相位特性，而其幅频特性的过渡带比其他四种滤波器宽得多。 （2）两种系统函数转换方法的比较 a) 双线性变换法 优点：频率变换关系是线性的，即 ，如果不存在频谱混叠现象，用这种方法设计得数字滤波器会很好地重现原模拟滤波器的频响特性。另外，数字滤波器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器的单位冲激响应波形，时域特性逼近好。 缺点：会产生不同程度的频谱混叠失真，其适用于低通、带通滤波器的设计，不适用于高通、带阻滤波器的设计。 b) 脉冲响应不变法 优点：可由简单的代数公式 将 直接转换成 且不存在频谱混叠现象。 缺点：