数字图像处理理想高通滤波器matlab代码

以下是一个简单的数字图像处理理想高通滤波器的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算图像的傅里叶变换
fft_img = fft2(gray_img);

% 构建理想高通滤波器
[M, N] = size(fft_img);
D0 = 50; % 我们选择的截止频率为50
H = zeros(M, N);
for i = 1:M
    for j = 1:N
        D = sqrt((i-M/2)^2 + (j-N/2)^2);
        if D >= D0
            H(i, j) = 1;
        end
    end
end

% 将滤波器与傅里叶变换图像相乘
fft_filtered_img = H .* fft_img;

% 计算滤波后的图像
filtered_img = real(ifft2(fft_filtered_img));

% 显示原始图像和滤波后的图像
subplot(1, 2, 1); imshow(gray_img); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(filtered_img, []); title('Filtered Image');

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们计算了图像的傅里叶变换，并构建了一个理想高通滤波器。接下来，我们将滤波器与傅里叶变换图像相乘，得到滤波后的图像。最后，我们显示了原始图像和滤波后的图像。