matlab图像频域滤波，滤除高斯白噪声，代码

以下是一种基于频域滤波的 MATLAB 代码，可以用于滤除高斯白噪声：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');

% 添加高斯白噪声
noise = imnoise(img, 'gaussian', 0.1);

% 对傅里叶变换进行中心化
f = fftshift(fft2(noise));

% 构造高斯滤波器
[m, n] = size(noise);
sigma = 10;
[x, y] = meshgrid(1:n, 1:m);
centerX = ceil(n/2);
centerY = ceil(m/2);
gFilter = exp(-((x-centerX).^2 + (y-centerY).^2) / (2*sigma^2));

% 应用滤波器
filtered = abs(ifft2(ifftshift(f .* gFilter)));

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(noise), title('添加高斯白噪声的图像');
subplot(1,2,2), imshow(filtered, []), title('滤波后的图像');

这段代码首先读取一张图像，然后使用`imnoise`函数添加高斯白噪声。接着，将图像的傅里叶变换进行中心化，以便于后续的频域滤波操作。然后，使用高斯函数构造一个高斯滤波器，其中`sigma`参数控制滤波器的带宽。最后，将傅里叶变换与高斯滤波器相乘，再进行反傅里叶变换，得到滤波后的图像。