matlab1、（P207例4.24）使用陷波滤波减少莫尔(波纹)模式。图1是来自扫描报纸的图像，它显示了突出的莫尔模式，设计一个布特沃斯陷波带阻滤波器消除图像中的莫尔条纹。

MATLAB 中可以使用`imfilter`函数配合`designfilt`设计陷波带阻滤波器来减少莫尔（波纹）模式。首先，我们需要了解莫尔条纹通常是由采样过程中的重复频率造成的，这种重复频率可以用特定的频率来表示，即莫尔频率。对于P207例4.24的任务，步骤大致如下：

1. **读取图像**：使用`imread`函数从文件中加载报纸图像。

img = imread('your_image_file.jpg');

2. **确定莫尔频率**：分析图像以估计莫尔模式的频率成分。这通常是通过计算图像的傅里叶变换（`fft2`），找出频域中的重复峰值来完成。

3. **设计陷波滤波器**：利用`designfilt`创建一个带阻滤波器，比如一个二维布特沃思滤波器，目标是抑制莫尔频率附近的频率分量。例如，如果莫尔频率是f_Moore，可以选择适当的截止频率。

cutoff_freqs = [f_Moore - bandwidth f_Moore + bandwidth]; % 带宽的选择
filter = designfilt('bandstop', 'FilterOrder', filter_order, 'HalfPowerFrequency', cutoff_freqs);

4. **应用滤波**：将设计好的滤波器应用于原始图像，去除莫尔条纹。

filtered_img = imfilter(img, filter);

5. **查看结果**：最后，你可以用`imshow`函数比较原图像和处理后的图像，确认莫尔模式是否已经被显著减少。

figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(filtered_img), title('Filtered Image');