利用MATLAB实现对cameraman.tif图像叠加周期噪声，显示原图像频谱及含噪图像频谱，并合理设计巴特 沃斯带阻滤波器（P117(6.38）式）对含噪图像的周期噪声进行滤波，画出带阻滤波器频谱并观察滤波结果，给出对实验结果的正确解释。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤实现这个过程：

1. **加载图像**：
使用`imread`函数读取名为“cameraman.tif”的图像：

   img = imread('cameraman.tif');

2. **添加周期噪声**：
可以使用`imnoise`函数生成周期噪声，例如，添加高斯白噪声：

   noise = imnoise(img, 'salt', 0.05); % 百分比表示噪声强度

3. **显示图像和频谱**：
分别使用`imshow`和`imagesc(fft2(img))`以及`imagesc(fft2(noise))`查看原始图像和含有噪声后的图像的频谱。

4. **设计巴特沃斯带阻滤波器**：
根据P117(6.38)式的参数设计滤波器，例如截止频率、阶数等：

   [b, a] = butter(N, [fc1 fc2]/Fs, 'bandpass'); % N为滤波器阶数，[fc1 fc2]为截止频率范围，Fs是采样频率

5. **应用滤波器到图像**：
对噪声图像进行滤波：

   filtered_img = imfilter(noise, b, 'replicate', a);

6. **绘制滤波器频谱**：
对滤波器系数进行傅立叶变换：

   h_freq = fftshift(fft(b));

然后绘制滤波器的幅度响应曲线：

   plot(freqz(b, 1, Fs), 'LineWidth', 2);
   hold on;
   plot(freqz(a, 1, Fs), '--', 'LineWidth', 2);
   legend('Magnitude Response', 'Stop Band');

7. **显示滤波结果**：
使用`imshow`展示滤波后的图像：

   imshow(filtered_img);

8. **分析实验结果**：
- 比较原始图像和去噪后的图像，观察噪声是否减少。
- 检查滤波器频谱，看其是否有效地阻止了指定的频率范围内的噪声。