傅里叶变换分析图像噪声matlab源码

以下是用MATLAB实现傅里叶变换分析图像噪声的示例代码：

% 读取图像
im = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);

% 添加高斯噪声
im_noisy = imnoise(im_gray, 'gaussian', 0, 0.01);

% 进行傅里叶变换
im_fft = fft2(im_noisy);

% 将中心点移动到图像中心
im_fft_shift = fftshift(im_fft);

% 取模并转换为对数尺度
im_fft_mag = log(abs(im_fft_shift));

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(im_gray);
title('Original Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(im_noisy);
title('Noisy Image');

% 显示傅里叶变换幅度谱
figure;
imshow(im_fft_mag, []);
title('FFT Magnitude');

这段代码会读取名为“lena.png”的图像，将其转换为灰度图像，添加高斯噪声，然后进行傅里叶变换。最后，它会显示原始图像、添加噪声后的图像和傅里叶变换幅度谱。