matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序
时间: 2023-08-21 21:07:51 浏览: 32
以下是使用二维傅里叶变换去除图像条纹噪声的MATLAB程序示例:
```matlab
% 读取图像
I = imread('image.png');
% 将图像转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(Igray);
title('原始图像');
% 计算二维傅里叶变换
F = fft2(double(Igray));
% 将低频成分移动到图像中心
Fshift = fftshift(F);
% 计算幅度谱
Fmag = abs(Fshift);
% 显示幅度谱
subplot(2,2,2);
imshow(log(1+Fmag),[]);
title('幅度谱');
% 找出垂直和水平方向的频率分量
[M,N] = size(F);
u = 0:(M-1);
v = 0:(N-1);
idx = find(u > M/2);
u(idx) = u(idx) - M;
idy = find(v > N/2);
v(idy) = v(idy) - N;
[V,U] = meshgrid(v,u);
% 计算频率分量矩阵
D = sqrt(U.^2 + V.^2);
% 设定滤波器参数
D0 = 10;
n = 2;
% 构造滤波器
H = 1./(1+(D./D0).^(2*n));
% 应用滤波器
G = H.*Fshift;
% 计算傅里叶反变换
Gshift = ifftshift(G);
Ifiltered = real(ifft2(Gshift));
% 显示滤波后的图像
subplot(2,2,3);
imshow(Ifiltered,[]);
title('滤波后的图像');
% 显示滤波器
subplot(2,2,4);
imshow(H,[]);
title('滤波器');
```
在上述程序中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们计算图像的二维傅里叶变换,并将低频成分移动到图像中心。接着,我们计算幅度谱并显示出来。然后,我们找出垂直和水平方向的频率分量,并构造一个带通滤波器来去除频率分量中的条纹噪声。最后,我们将滤波器应用于原始图像的傅里叶变换,并计算傅里叶反变换来得到滤波后的图像。