matlab 高通滤波

要实现在MATLAB中的高通滤波，可以使用不同的方法，包括理想高通滤波、高斯高通滤波和巴特沃斯高通滤波。

对于理想高通滤波，可以按照以下步骤进行操作：
1. 读取图像并显示原始图像。
2. 对图像进行傅里叶变换，并将直流分量搬移到频谱中心。
3. 取对数并展示傅里叶变换的频谱图像。
4. 创建一个和频谱图像相同大小的滤波器函数，并初始化为零。
5. 根据滤波器的截止频率d，将频谱中心以外的部分设为1，其他部分设为0。
6. 将滤波器应用于频谱图像，得到滤波后的频谱图像。
7. 进行逆傅里叶变换，得到高通滤波后的图像。
8. 显示高通滤波后的图像和滤波器函数。

对于高斯高通滤波，可以按照以下步骤进行操作：
1. 读取图像并显示原始图像。
2. 对图像进行傅里叶变换，并将直流分量搬移到频谱中心。
3. 取对数并展示傅里叶变换的频谱图像。
4. 创建一个和频谱图像相同大小的滤波器函数，并初始化为零。
5. 根据滤波器的截止频率d，计算每个频率处的滤波系数。
6. 将滤波系数应用于频谱图像，得到滤波后的频谱图像。
7. 进行逆傅里叶变换，得到高通滤波后的图像。
8. 显示高通滤波后的图像和滤波器函数。

对于巴特沃斯高通滤波，可以按照以下步骤进行操作：
1. 读取图像并显示原始图像。
2. 对图像进行傅里叶变换，并将直流分量搬移到频谱中心。
3. 取对数并展示傅里叶变换的频谱图像。
4. 创建一个和频谱图像相同大小的滤波器函数，并初始化为零。
5. 根据滤波器的截止频率d和阶数n，计算每个频率处的滤波系数。
6. 将滤波系数应用于频谱图像，得到滤波后的频谱图像。
7. 进行逆傅里叶变换，得到高通滤波后的图像。
8. 显示高通滤波后的图像和滤波器函数。

以上是三种在MATLAB中实现高通滤波的方法，具体使用哪一种方法取决于你的需求和图像的特性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数字图像处理频域滤波实现低通与高通滤波（包含matlab代码）](https://blog.csdn.net/qq_45767476/article/details/115561686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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