matlab 高斯功率谱

在MATLAB中，可以使用fft2函数来进行二维傅里叶变换，然后使用abs函数来计算傅里叶变换的模值，最后使用fftshift函数将低频移到中心。

高斯功率谱的计算可以通过以下步骤实现：

1. 生成高斯滤波器，可以使用fspecial函数来实现。

2. 将高斯滤波器应用于图像，可以使用imfilter函数来实现。

3. 计算滤波后的图像的功率谱，可以通过将图像进行傅里叶变换，并计算模值的平方来实现。

下面是一个示例代码：

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 生成高斯滤波器
G = fspecial('gaussian', size(I), 10);

% 将高斯滤波器应用于图像
filtered = imfilter(I, G);

% 计算滤波后的图像的功率谱
fft_result = fftshift(fft2(filtered));
power_spectrum = abs(fft_result).^2;

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(log(power_spectrum+1), []), title('高斯功率谱');

在上面的代码中，我们首先使用imread函数读入一张图像，然后使用fspecial函数生成一个大小与原图像相同的高斯滤波器。接着，我们使用imfilter函数将高斯滤波器应用于图像，得到滤波后的图像。最后，我们对滤波后的图像进行傅里叶变换，并计算模值的平方，得到滤波后图像的功率谱。最后，我们将原图像和高斯功率谱显示在两个子图中。