matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序
时间: 2023-08-22 13:04:35 浏览: 41
在MATLAB中,可以使用二维傅里叶变换来去除图像中的条纹噪声。以下是一个简单的程序示例:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
image = im2double(image);
% 计算图像的傅里叶变换
ft = fft2(image);
% 将频谱中心移到图像中心
ft_shifted = fftshift(ft);
% 计算频谱的幅度谱
amplitude = log(1 + abs(ft_shifted));
% 显示频谱的幅度谱
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(amplitude, []);
title('频谱的幅度谱');
% 找到条纹噪声的位置
[m, n] = size(image);
center_x = round(m/2);
center_y = round(n/2);
radius = 30; % 定义半径大小
% 在频谱中将条纹噪声置零
ft_shifted(center_x-radius:center_x+radius, center_y-radius:center_y+radius) = 0;
% 将频谱的中心移回原来位置
ft_restored = ifftshift(ft_shifted);
% 使用逆傅里叶变换恢复图像
restored_image = real(ifft2(ft_restored));
% 显示去除条纹噪声后的图像
figure;
imshow(restored_image);
title('去除条纹噪声后的图像');
```
请将程序保存为一个.m文件,在MATLAB中运行即可。这个程序会加载一张名为'image.jpg'的图像,并对其进行二维傅里叶变换。然后,它找到图像中条纹噪声的位置,并在频谱中将对应的频率置零。最后,使用逆傅里叶变换将处理后的频谱转换回图像,并显示去除条纹噪声后的图像。
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