用matlab编制一个利用高通滤波对图像进行处理的程序。

在MATLAB中，我们可以使用内置的滤波工具箱来创建一个高通滤波器并应用到图像上。以下是编写一个简单的高通滤波程序的基本步骤：

1. **加载图像**:
使用`imread`函数读取需要处理的图像文件，如`img = imread('your_image.jpg')`。

2. **定义高通滤波器**:
高通滤波通常通过设计一个低截止频率的倒置高斯滤波器来实现。你可以使用`fspecial`函数生成这种滤波器，例如`h = fspecial('gaussian', [filter_size, filter_size], sigma)`，其中`filter_size`和`sigma`是滤波器大小和标准差。

3. **滤波操作**:
应用滤波器到图像上，可以使用`imfilter`函数，如`filtered_img = imfilter(img, h, 'conv')`，这里的'conv'表示卷积操作，用于高通滤波。

4. **显示原图和滤波后的图像**:
用`imshowpair`函数对比原始图像和处理后的图像，`imshowpair(img, filtered_img, 'montage')`。

5. **保存结果**:
如果需要，可以将处理后的图像保存下来，`imwrite(filtered_img, 'high_pass_filtered_image.jpg')`。

完整的示例代码可能会看起来像这样：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');

% 设定滤波器参数
filter_size = 5;
sigma = 1.5;

% 创建高通滤波器
h = fspecial('gaussian', [filter_size, filter_size], sigma);

% 对图像进行高通滤波
filtered_img = imfilter(img, h, 'conv');

% 显示原图和滤波后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(filtered_img), title('High Pass Filtered Image');

% 保存结果
imwrite(filtered_img, 'high_pass_filtered_result.jpg');