matlab实现图像增强频域

在Matlab中，可以通过傅里叶变换来实现图像的频域增强。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像；
2. 对图像进行二维离散傅里叶变换（DFT）；
3. 对变换后的频域图像进行增强处理，可以使用滤波器、频率域滤波、对数变换等方法；
4. 对增强后的频域图像进行反变换，得到增强后的图像。

下面以频域滤波为例，介绍一下具体的实现方法：

1. 读取图像并转换为灰度图像：

img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对图像进行二维离散傅里叶变换（DFT）：

f = fft2(double(gray_img));

3. 对变换后的频域图像进行增强处理，可以使用滤波器、频率域滤波、对数变换等方法。这里以高斯滤波为例：

[M, N] = size(gray_img);
sigma = 5;
[X, Y] = meshgrid(1:N, 1:M);
centerX = ceil(N/2);
centerY = ceil(M/2);
gaussianFilter = exp(-((X-centerX).^2 + (Y-centerY).^2)/(2*sigma^2));
f_filtered = f .* fftshift(gaussianFilter);

4. 对增强后的频域图像进行反变换，得到增强后的图像：

enhanced_img = real(ifft2(f_filtered));