使用matlab 对图eight.tif实现Butterworth高通滤波。

好的，我来回答你的问题。

首先，我们需要导入图像并进行预处理。在MATLAB中，我们可以使用imread()函数来读取图像。然后，我们需要将图像转换为灰度图像。这可以通过使用rgb2gray()函数来实现。

以下是实现代码：

% 读取图像
img = imread('eight.tif');

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

接下来，我们可以使用fft2()函数对图像进行傅里叶变换，然后使用fftshift()函数将原点移动到图像中心。

% 对灰度图像进行傅里叶变换
fft_img = fft2(gray_img);

% 将原点移到图像中心
fft_img = fftshift(fft_img);

现在，我们可以创建Butterworth高通滤波器。这可以通过使用butter()函数来实现。

% 创建Butterworth高通滤波器
D0 = 30; % 我们选择30作为截止频率
n = 3; % 我们选择3作为滤波器的阶数
[b, a] = butter(n, D0, 'high');

现在，我们可以将滤波器应用于傅里叶变换图像。这可以通过使用filter2()函数来实现。

% 将Butterworth高通滤波器应用于傅里叶变换图像
filtered_fft_img = filter2(b, a, fft_img);

最后，我们可以将滤波后的图像进行逆傅里叶变换，并使用abs()函数获取幅值。

% 对滤波后的傅里叶变换图像进行逆傅里叶变换
filtered_img = ifft2(ifftshift(filtered_fft_img));

% 获取滤波后的图像的幅值
filtered_img = abs(filtered_img);

完整的代码如下：

% 读取图像
img = imread('eight.tif');

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

% 对灰度图像进行傅里叶变换
fft_img = fft2(gray_img);

% 将原点移到图像中心
fft_img = fftshift(fft_img);

% 创建Butterworth高通滤波器
D0 = 30; % 我们选择30作为截止频率
n = 3; % 我们选择3作为滤波器的阶数
[b, a] = butter(n, D0, 'high');

% 将Butterworth高通滤波器应用于傅里叶变换图像
filtered_fft_img = filter2(b, a, fft_img);

% 对滤波后的傅里叶变换图像进行逆傅里叶变换
filtered_img = ifft2(ifftshift(filtered_fft_img));

% 获取滤波后的图像的幅值
filtered_img = abs(filtered_img);

% 显示滤波后的图像
imshow(filtered_img, [])

希望这个回答能够帮助你！